机器学习常用算法三 SVM

最新推荐文章于 2021-11-25 06:30:58 发布
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分类专栏： 机器学习算法
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/u012937125/article/details/82911858
博客主要介绍了间隔相关内容，包括函数间隔和几何间隔，还阐述了拉格朗日函数法以及核函数，这些都是信息技术领域中重要的概念。

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

一、间隔最大

    1、函数间隔

    2、几何间隔

二、拉格朗日函数法

三、核函数

深度学习第三次笔记—SVM
coshyou的博客
08-20 695
深度学习第三次笔记—SVM
机器学习基础算法概述
m0_46655238的博客
05-04 791
机器学习算法大致可以分为三类： 监督学习算法 (Supervised Algorithms）:在监督学习训练过程中，可以由训练数据集学到或建立一个模式（函数 / learning model），并依此模式推测新的实例。该算法要求特定的输入/输出，即同时具备特征与标签，首先需要决定使用哪种数据作为范例。包括回归(Regression）、分类（Classification) 。 无监督学习算法 (Un...
SVM（三），支持向量机，线性不可分和核函数
weixin_30325793的博客
05-11 368
3.1 线性不可以分 我们之前讨论的情况都是建立在样例线性可分的假设上，当样例线性不可分时，我们可以尝试使用核函数来将特征映射到高维，这样很可能就可分了。然而，映射后我们也不能100%保证可分。那怎么办呢，我们需要将模型进行调整，以保证在不可分的情况下，也能够尽可能地找出分隔超平面。 看下面两张图： 可以看到一个离群点（可能是噪声）可以造成超平面的移动，间隔缩小，可见以前的...
核函数的有效性~
家家的专栏
11-29 3719
转自：http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/03/18/1988406.html 核函数（Kernels） 考虑我们最初在“线性回归”中提出的问题，特征是房子的面积x，这里的x是实数，结果y是房子的价格。假设我们从样本点的分布中看到x和y符合3次曲线，那么我们希望使用x的三次多项式来逼近这些样本点。那么首先需要将特征x扩展到三维，然后寻找
支持向量机通俗导论（理解SVM的三层境界）
--Joern的物联领域--
02-28 359
支持向量机通俗导论（理解SVM的三层境界） 转载自http://blog.youkuaiyun.com/v_july_v/article/details/7624837 前言     动笔写这个支持向量机(support vector machine)是费了不少劲和困难的，原因很简单，一者这个东西本身就并不好懂，要深入学习和研究
机器学习第三部分叁：支持向量机（SVM）
白拾的博客
11-25 471
基本概念 什么是支持向量机 支持向量机(Support Vector Machines)是一种二分类模型，在机器学习、计算机视觉、数据挖掘中广泛应用，主要用于解决数据分类问题，它的目的是寻找一个超平面来对样本进行分割，分割的原则是间隔最大化(即数据集的边缘点到分界线的距离d最大，如下图)，最终转化为一个凸二次规划问题来求解。通常SVM用于二元分类问题，对于多元分类可将其分解为多个二元分类问题，...
Python机器学习机器学习十大算法英文文档SVM
04-15
首先，从标题来看，“Python机器学习机器学习十大算法英文文档SVM”揭示...这样的文档可以作为学习SVM及机器学习算法的参考资源，特别是对那些希望通过Python实现机器学习项目的开发者和研究人员，具有一定的学习价值。
机器学习算法之SVM算法实现.zip
最新发布
04-20
机器学习算法 机器学习算法之SVM算法实现
机器学习算法之SVM-by-QP算法实现.zip
04-20
支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）是一种广泛应用于分类和回归分析的机器学习算法。SVM的核心思想是找到一个最优超平面，将不同类别的数据最大程度地分开。在二维空间中，这个超平面可能是一条直线；在...
机器学习(股票)，基于机器学习算法支持向量机SVM的交易策略.zip
02-15
本主题聚焦于机器学习中的支持向量机（Support Vector Machine, SVM）算法在股票市场的应用。SVM是一种监督学习模型，常用于分类和回归分析，尤其在处理小样本、非线性及高维模式识别问题时表现出色。 支持向量机的...
机器学习期末大作业svm 使用smo算法处理iris数据
12-23
1、资源内容：机器学习期末大作业svm 使用smo算法处理iris数据 2、代码特点：内含运行结果，不会运行可私信，参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细，都经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的...
Machine Learning 之 SVM实现（个人认为最好的算法）
sinat_33829806的博客
10-29 1万+
SVM.py#coding=utf-8 """ 主要思想及算法流程来自李航的《统计学习方法》 《理解SVM的三重境界》 yi={1,-1} 难点： KKT条件 SMO算法 """ import time import random import numpy as np import math import copy a=np.m
SVM的“三重境界”
gaoxueyi551的专栏
09-01 1655
SVM——支持向量机，作为机器学习领域最为重量级的学习算法之一，个人总结认为其有“三重境界”：硬，软，柔。硬，即最基本的硬间隔最大化；软，即软间隔最大化；柔，利用核函数实现对非线性样本空间进行分类。 本篇文章将对这三种境界做一些简单的说明。但是，我首先要对SVM的一些基本概念，特别是一些易混的概念进行梳理，理解这些概念才是理解后面三重境界的基础。 图 1. SVM示例图 本文以上图为例对SVM进行讲解。蓝色点表示正例，橙色点表示负例；五星表示支持向量；灰色粗线...
SVM学习总结
MyArrow的专栏
04-27 2万+
1. 目标      SVM是一个二类分类器，它的目标是找到一个超平面，使用两类数据离超平面越远越好，从而对新的数据分类更准确，即此分类器更加健壮。      支持向量（Support Vetor）：就是离分隔超平面最近的哪些点。      寻找最大间隔：就是寻找最大化支持向量到分隔超平面的距离，在此条件下求出分隔超平面。      数据分类类别：      1）线性可分      2
5种常见的机器学习算法
人邮异步社区
01-14 6381
在本章中,我们将介绍5种常见的机器学习算法。它们不但本身非常有效,也常用于构建更复杂的算法。 1　线性回归 线性回归(linear regression)是一种流行的回归算法,从样本特征的线性组合(linear combination)中学习模型。 1.1　问题陈述 给定一个有标签的样本集,N是总样本数量,xi是每个样本i=1,…,N的D维特征向量。yi是一个实数标签[1],每个特征,j=...
MATLAB中SVM（支持向量机）的用法
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LIBSVM是台湾大学林智仁(Lin Chih-Jen)教授等开发设计的一个简单、易于使用和快速有效的SVM模式识别与回归的软件包，他不但提供了编译好的可在Windows系列系统的执行文件，还提供了源代码，方便改进、修改以及在其它操作系统上应用；该软件对SVM所涉及的参数调节相对比较少，提供了很多的默认参数，利用这些默认参数可以解决很多问题；并提供了交互检验(Cross Validation)的功
手推SVM（三）-软间隔和损失函数的推导
多元思考力
12-08 5806
1.软间隔的提出 上一篇文章（手推SVM（二）-核方法 ）我们用核方法来解决线性不可分问题，但如果即使映射到高维空间中，仍然有部分点不能完美的区分开呢？ 如图，无论核函数怎么选取，都不能完美区分开数据，即使能完美的区分开数据，也会很容易导致过拟合的发生，这时候我们该怎么办呢？既然人在做某事的时候，能允许犯一点小错，那模型为什么就不能允许犯一点小错呢？这就是软间隔的想法，既然确实无法区分开，那我
与机器学习算法有关的数据结构
weixin_33813128的博客
03-07 454
拥有机器学习技能是不够的。你还需要良好的数据结构的工作知识。学习更多，并解决一些问题。 因此，你已经决定不再使用固定的算法并开始编写自己的机器学习方法。也许你已经有了一种新的集群数据的新方法，或者你可能对你最喜欢的统计分类包的局限性感到失望。 无论哪种情况，你对数据结构和算法的了解越多，在代码编写时就越容易。 我不认为机器学习中使用的数据结构与其他软件开...
机器学习：SVM分割数据点(线性不可分多分类)
qq_43702097的博客
08-16 560
#include <iostream> #include<opencv2/opencv.hpp> #include<ctype.h> #define NTRAINING_SAMPLES 100 // Number of training samples per class #define FRAC_LINEAR_SEP 0.9f // Fract...
使用Numpy实现机器学习算法中的SVM
资源摘要信息:"numpy-使用numpy实现的机器学习算法之SVM.zip" 本压缩包文件集中于使用Python的科学计算库numpy实现支持向量机（Support Vector Machine, SVM）算法。支持向量机是一种二分类模型，其基本模型定义为...
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