svm算法学习

原创 已于 2022-08-27 10:13:30 修改 · 271 阅读 · 0 ·
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#算法 #支持向量机 #学习

于 2022-08-23 20:46:44 首次发布

1.与knn算法的区别

KNN分类问题，离哪些点较近，就归哪一类。

SVM分类问题，找决策边界，把数据进行划分开。

注意：支持向量是要小的，决策边界是要大的

先找支持向量，再找决策边界

2.距离计算公式

简化最终目标函数

 极大值问题转化为极小值问题

5.核函数 

不好分类时，升维，二位的变成三维的，可能能够很好的用平面分开。

6.运行

 

ssh04223
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机器学习之SVM算法
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什么是SVM SVM （support vector machines）即支持向量机。它是一种二分类模型，它将实例的特征向量映射为空间中的一些点，SVM 的目的就是想要画出一条线，以 “最好地” 区分这两类点，以至如果以后有了新的点，这条线也能做出很好的分类。SVM 适合中小型数据样本、非线性、高维的分类问题。 ...
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赵广陆
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此外，如果需要对不平衡的数据进行分类，那么可能需要使用更高级的方法来调整损失函数。例如，对于少数类别，可以使用不同的权重来调整损失函数。如果需要对高维数据进行分类，那么可能需要使用核技巧来解决该问题。在这种情况下，可以使用高斯核函数代替线性核函数。如果需要对大规模的数据进行分类，那么可能需要使用分布式计算来解决该问题。在这种情况下，可以使用类似于Apache Spark或Hadoop之类的工具来处理数据。
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