支持向量机简单实现

最新推荐文章于 2025-05-25 14:37:25 发布
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分类专栏： 支持向量机 模式识别 文章标签： svm 工具
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/shushm/article/details/46136481
本文深入探讨了支持向量机的实现细节，重点介绍了SMO算法在训练过程中的应用，以及如何优化参数以提高模型性能。文章还参考了经典文献《支持向量机导论》中的理论与伪代码，旨在为读者提供全面的理解。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

支持向量机的原理部分将在另外部分描述，此部分将主要描述实现部分：

目前支持向量机的实现主要还是以SMO算法为主，毕竟训练速度比较快，在这里先感谢Platt J。实现部分参考了很多现有的实现方法以及《支持向量机导论》中的原理及伪代码。

我们知道SMO算法主要是现对两个乘子进行迭代计算，并判断




支持向量机算法实现(Support Vector Machines Implementation)
AI天才研究院
09-02 1613
作者：禅与计算机程序设计艺术 1.简介 支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种监督学习方法，它能够有效地解决高维空间中的复杂数据分类问题。本文主要对SVM算法进行介绍，并基于Python语言进行SVM算法的实践。希望通过本文的介绍，读者能够更好地理解SVM算法，掌握它的
SVM支持向量机的实现
weixin_42406148的博客
04-16 579
首次上传时间：2019-4-16（持续修改） 由于暂时没有深入研究，理论方面暂时不写了。具体参考大牛写的，据说修补三年成型。如果你要了解SVM，打滚推荐。 传送点：https://blog.youkuaiyun.com/v_july_v/article/details/7624837 下面的代码几乎每一行都一一和上面博客对照了，有问题欢迎讨论。 实现思路： 出于测试的目的，我将整个代码分为了三个独立运行的文件...
支持向量机代码实现
03-14
里面有二元支持向量机算法实现过程，基本是用R语言写成
【机器学习】支持向量机模型实现
phd的专栏
11-17 2792
文章目录数据准备支持向量机三部曲线性可分支持向量机线性支持向量机非线性支持向量机SVM模型实现总结 数据准备 为了验证SVM模型实现和sklearn的正确性，文中使用的是随机生成的100组数据，便于画图进行对比，数据在SVM文件夹当中：https://github.com/phdsky/ML/blob/master/svm/dataset.txt 本文主要实现的是带有软间隔的线性支持向量机，因此...
支持向量机（SVM）实现代码详解
weixin_42298254的博客
05-25 977
支持向量机（SVM）是一种广泛应用于分类和回归分析的机器学习算法。SVM在处理高维数据和复杂决策边界的问题上表现出了强大的能力，尤其是在小样本数据集上的表现优于其他算法。SVM（Support Vector Machine）是一种常见的有监督学习算法，主要用于分类问题。其基本组成包括以下元素：支持向量：数据集中距离决策边界最近的点，它们是定义最终模型的关键。决策边界：最大化分类间隔的超平面，用于区分不同类别的数据点。间隔。
SVM支持向量机原理及代码实现（包含数学原理，超详细）
weixin_50730517的博客
07-23 3035
本文介绍了SVM的基本原理以及求解SVM问题的算法，并结合了数学原理，使文章的可读性增加
支持向量机的实现
weixin_30902675的博客
08-22 89
使用SVM优化包（liblinear,libsvm)来求θ 我们要做得： 1.选择适当的C值 2.选择相应的核函数 我们也可以不选择核函数（称为线性核函数） 弊端： 如果你有大量的特征变量如果 n 很大而训练集的样本数m 很小那么 你知道 你有大量的特征变量x 是一个 n+1 维向量x 是一个 n+1 维向量那么如果你已经有 大量的特征值和很小的训练...
svc支持向量机分类模型、NuSVC支持向量机分类模型、sklearn.svm支持向量机分类模型
01-11
`LinearSVC`是另一种线性支持向量机实现，它主要优化了大规模数据集上的性能。与`SVC`不同，`LinearSVC`不使用`C`和`nu`参数，而是直接使用`C`来控制正则化强度。在鸢尾花数据集的例子中，`LinearSVC`被用来训练模型...
基于python的粒子群算法PSO优化支持向量机SVM设计与实现
04-29
在压缩包中的"基于python的粒子群算法PSO优化支持向量机SVM设计与实现"文件中，很可能是详细介绍了如何结合Python编程语言和PSO算法来优化SVM模型的实现步骤，包括代码示例和可能的结果分析。读者可以通过阅读这份...
SVM支持向量机python实现
zw_van的博客
10-19 1225
**形式**：\( K(x, y) = \sum_{i=1}^d \exp(-\sigma (x_i - y_i)^2) + \kappa \sum_{i < j} \exp(-\sigma (x_i - y_i)^2 - \sigma (x_j - y_j)^2) \)，其中 \(\sigma\) 和 \(\kappa\) 是参数。- **形式**：\( K(x, y) = \tanh(\alpha x^T y + c) \)，其中 \(\alpha\) 和 \(c\) 是参数。
SVM案例练习_SVM_支持向量机
09-10
支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）是一种强大的监督学习模型，广泛应用于分类和回归任务。SVM的核心思想是找到一个最优超平面，该超平面能够将不同类别的数据点最大程度地分开。在二维空间中，这个超...
人工蜂群算法优化SVM支持向量机的Matlab实现及简易数据替换指南
最新发布
08-08
人工蜂群算法优化SVM支持向量机的方法及其在MATLAB中的实现。首先解释了人工蜂群算法的基本原理，即通过模拟蜜蜂觅食行为，在复杂参数空间中快速找到最优解。然后阐述了SVM作为强大的二分类工具，其性能高度依赖于...
支持向量机（SVM）多分类算法实现
05-13
一般的支持向量机（SVM）只能够用作二分类，而本次上传的代码是一个四分类的支持向量机（SVM）算法实现，代码的关键部分都会有注释，适合刚入门的小白看。本代码还用到了libsvm这个工具箱，需要读者自己配置，配置方法较为简单，自己百度就能实现。数据可以用自己的也可以用压缩包里面的。
支持向量机及其简单实现
m0_63567560的博客
12-18 1037
支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种常用的机器学习算法，SVM可以用于，回归以及异常值检测其基本原理是通过在特征空间中找到一个，将不同类别的样本分开，并且使得。
支持向量机理论+简单代码实现
Time_book的博客
05-23 1564
文章目录一、支持向量机理论简介1.线性分类线性可分性2.核方法Mercer定理常见的核函数3.算法线性SVM(1)硬边距(2)软边距非线性SVM二、代码实现模拟升维超参数三、参考文章 一、支持向量机理论简介 支持向量机是一类按监督学习方式对数据进行二元分类的广义线性分类器，其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面 1.线性分类 线性可分性 在分类问题中给定输入数据和学习目标：X={X1,X2,…,XN}，y={y1,…,yN}，其中输入数据的每个样本都包含多个特征并由此构成特征空间：X=[x1,x2,…,
支持向量机（SVM）
MASHU77的博客
06-11 1992
支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一种强大的分类算法，它是一种监督学习模型，用于分类和回归分析。其核心思想是通过找到一个最优超平面将不同类别的数据分开。通过本文的介绍，我们从零实现了一个线性支持向量机（SVM），并使用随机生成的数据进行了训练、预测和评估。SVM是一种强大的分类算法，能够有效地找到最优超平面，将不同类别的数据分开。希望这篇文章能够帮助你更好地理解SVM的工作原理和实现方法。
支持向量机（Support Vector Machine）：原理、实现与应用
weixin_37410657的博客
05-04 2101
支持向量机是一种强大的监督学习算法，它通过寻找最大间隔超平面实现良好的分类效果。SVM的核心思想是最大化两个类别之间的间隔，从而提高模型的泛化能力。通过引入核函数，支持向量机可以处理非线性分类问题。支持向量机 - 维基百科支持向量机（SVM）原理详解 - 知乎专栏支持向量机（SVM）详解 - EasyAI。
支持向量机实现编码
hhy518518的专栏
11-17 1108
文章摘要： 对于非线性可分的复杂数据，我们在支持向量机的基础上可以引入核的概念来辅助，可以将数据转换成分类器易于理解的数据形式 核函数    我们可以发现核函数的用处就是如图所示在低维不可分的数据映射到高维以后就可以划分了。这个过程是从一个特征空间映射到另外一个特征空间，就是通过核函数实现。我们能把核函数想象成一个包装器或者接口，它把数据从某个很难处理形式转换成比较容易处理的形式。
VC环境下简易支持向量机源码实现
本篇文档标题中提到的“一个简单的支持向量机用VC实现源码”，表明了文档中包含了用Visual C++（VC）编程语言实现的一个简单SVM算法的源代码。使用VC实现SVM算法可以让开发者更好地理解SVM的工作原理和背后的数学...
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