关于 支持向量机 SVM很简单的理解

最新推荐文章于 2025-05-08 19:17:43 发布
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本文探讨了支持向量机(SVM)中关于超平面及其边际距离的概念，并解释了向量在不同维度下如何确定距离，同时介绍了约束条件确保样本位于特定区域外的重要性。

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

下面是我理解不了的问题，不过后来理解了，完整的SVM讲解请参考其他人的博客

  1. 对于超平面的 边际距离（margin） 的理解。

    首先很重要的一点 ,中 x 是一个 向量 ，可能是这种形式，也可能是更高的维度 ，所以 那个距离公式 是没有问题的。

    同理 就是在直线上面， 就是在直线下面。

  2. 下面有个约束 就是对于这个的理解是 ，必须在 和 组成的条形区域的外面。

     

     

人道主义
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支持向量机（SVM）
weixin_74100286的博客
06-11 1741
其核心思想是通过找到一个最优的超平面来划分不同类别的数据，同时最大化不同类别数据到该超平面的距离，即间隔（margin）。：对于非线性可分的数据，SVM可以使用核函数将数据从原始空间映射到一个高维特征空间，使得原本线性不可分的数据在高维空间中变得线性可分。：SVM的目标是找到一个最大化间隔的超平面，即使得支持向量到超平面的距离最大化。SVM的目标是找到一个最优的超平面，使得不同类别的样本完全分开。：在寻找最优超平面的过程中，SVM会找到一些距离超平面最近的样本点，这些样本点称为支持向量。
机器学习实验（支持向量机SVM）
m0_73160249的博客
06-11 1168
支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一种广泛应用的监督学习算法，主要用于数据分类问题。它基于统计学习理论和结构风险最小化原则，通过找到一个决策超平面来最大化不同类别之间的间隔，以此来实现数据分类。
支持向量机(SVM)
2401_87608917的博客
05-08 1629
支持向量机是一种监督学习算法，最初由统计学家Vladimir Vapnik在20世纪90年代提出。它的核心思想可以简单概括为：​​找到一个最优的超平面，将不同类别的数据点尽可能远地分开​​。​​超平面​​：在二维空间中是一条线，三维中是一个平面，更高维度中是超平面​​最大间隔​​：SVM试图找到使两类数据点间隔（margin）最大的超平面想象一下，你需要用一根棍子将苹果和橘子分开。粗心的方式可能随便一放就完事，但SVM会选择最中间的位置放置棍子，这样即使新来的苹果或橘子出现轻微偏移，依然能被正确分类。
机器学习之支持向量机（SVM）
十年以上架构设计经验，专注于软件架构和人工智能领域，对机器视觉、NLP、音视频等领域都有涉猎
06-26 4万+
支持向量机（support vector machine，SVM）是有监督学习中最有影响力的机器学习算法之一，该算法的诞生可追溯至上世纪 60 年代， 前苏联学者 Vapnik 在解决模式识别问题时提出这种算法模型，此后经过几十年的发展直至 1995 年， SVM 算法才真正的完善起来，其典型应用是解决手写字符识别问题。SVM 是一种非常优雅的算法，有着非常完善的数学理论基础，其预测效果，在众多机器学习模型中“出类拔萃”。在深度学习没有普及之前，“支持向量机”可以称的上是传统机器学习中的“霸主”。
支持向量机（SVM）：理解原理与应用
GE90115的博客
12-18 1644
支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一类按监督学习（supervised learning）方式对数据进行二元分类的广义线性分类器（generalized linear classifier），其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面（maximum-margin hyperplane）。在机器学习领域，不仅可以用于分类问题，还可以进行回归分析。SVM通过将数据映射到高维空间中，找到一个最优的超平面来划分不同类别的数据点，从而实现了高效准确的分类。
实用机器学习：支持向量机SVM与核函数
m0_61254808的博客
01-31 1699
SVM模型训练过程：在初始阶段，超平面是随机初始化的，随着训练的进行，优化算法会不断调整超平面的位置和参数，以寻找最优的分类边界。核函数映射到高维空间的技巧帮助我们处理原始数据在低维空间中不可分的情况，通过引入更多的维度，使得数据在新的高维空间中变得线性可分。
机器学习——支持向量机（SVM）
qq_74099585的博客
06-11 1423
支持向量机（SVM）是一种常见的机器学习方法，常用于分类（线性和非线性分类问题），回归问题。本文将详细介绍一下支持向量机算法本次实验中，我尝试实现了一个简单的支持向量机（SVM）模型。总的来说，本次实验使我更好地理解了支持向量机的基本原理和实现过程，实现能够对线性可分数据进行分类的SVM算法模型。
机器学习-SVM（支持向量机）
qq_45981086的博客
12-09 2013
支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一类按监督学习（supervised learning）方式对数据进行二元分类的广义线性分类器（generalized linear classifier），其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面举个栗子在桌子上似乎有规律地放了两种颜色的球，要求你用一根棍子分离开他们，并且尽量再放更多的球之后，仍然适用。SVM就是试图把棍放在最佳位置，好让在棍的两边有尽可能大的间隙（这被认为是最佳求解。
支持向量机（SVM）原理与应用
weixin_68114439的博客
03-12 1172
支持向量机是一种二分类模型，其基本思想是找到一个超平面，将不同类别的样本分开，并且使得两类样本到超平面的间隔最大化。SVM不仅可以处理线性可分问题，还可以通过核函数处理非线性问题。鸢尾花数据集（Iris Dataset）是机器学习领域中最经典的数据集之一。它包含150个样本，每个样本有4个特征：花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度。数据集分为3类，每类50个样本。本文中，我们只使用前两类数据进行二分类任务。---优点- 在高维空间中表现优异。- 适用于小样本数据集。
支持向量机通俗导论（理解SVM的三层境界）
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本次开发的基于python的声音识别青少年防沉迷系统，其主要的功能有用户的注册登录，应用的声音录制识别，可以查看使用记录，查看个人消息，对注册的用户进行管理。 完整前后端源码，部署后可正常运行！ 环境说明 开发语言：python后端 python版本：3.7 数据库：mysql 5.7+ 数据库工具：Navicat11+ 开发软件：pycharm
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