线性不可分时，升维可分，SVM的升维解决线性不可分

最新推荐文章于 2025-04-21 20:44:28 发布
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#升维 #线性不可分

博客指出，当数据在当前维度呈现线性不可分割的情况时，可采用提升维度的方法来解决分割问题，为处理线性不可分问题提供了思路。

在当前维度，线性不可分割时，可通过提升维度，来解决分割问题

SVM解决线性不可分问题
weixin_66519663的博客
08-01 1199
通过这两节的学习，我们认识了 SVM 重要组部分间隔最大化和高维映射（将它与核函数看做一体），下面对已经学习的知识做简单总结：SVM 算法是用来解决线性不可分的“非线性”问题， 从而突破线性分类的局限性，使得线性分类器依然可以适用于“非线性”问题。在这个过程中起到关键作用的就是“高维映射”。而“间隔最大化”可以看做支持向量机的损失函数，它衡量分类效果是否最佳的“标尺”，让间隔达到最大就是 SVM 追求的至臻境界，要实现这个目标就要不断地训练模型，使模型的泛化能力最佳。
【深度学习】SVM解决线性不可分情况（八）
florrie
03-19 5960
文章目录线性不可分情况思路一：引入松弛变量和惩罚因子思路二：使用核函数 这篇文章是上一篇文章（七）的补充版，因为（七）的内容太长了，一下子全部看完会搞混，所以分开写了。 线性不可分情况 在介绍SMO算法之前，我还需要插入一小段，来介绍线性不可分的情况。在上面，我们提到了SVM是用来解决二元线性分类问题，也就是通过SVM总能找到一个超平面严格地将数据分成两类，那么对于线性不可分（非线性），不能找...
为什么原本线性不可分的数据升维就能线性可分了？
ShadoweI
12-11 988
举个例子 一维不可分 升到二维就线性可分了 升维打击哈哈哈
SVM的升维解决线性不可分
lilong117194的博客
01-03 6723
很多的情况下样本是线性不可分的，这时可以通过升维的方法来解决。假设在数轴上给出一些数据，其中[-2,2]区间内的点被标记为分类1，其余的被标记为分类0，这时用一个分段函数是不能顺利的分类的，这时可以构造一个函数，让其在[-2,2]的区间内这个函数大于0，而其他的部分小于0，例如： f(x)={10−x2+4>0−x2+4⩽0f(x)=\left\{\begin{matrix} 1 & -x^2+4
3.1 线性不可以分
qiye005的专栏
08-04 973
转自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，可见以前的模型对噪声非常敏
SVM支持向量机
梦想天空
07-31 732
SVM是通过寻找超平面，用于解决二分类问题的分类算法，核心思想是样本点到超平面的距离越远越好，是对感知机的优化。SVM又分为线性可分支持向量机、线性支持向量机和非线性支持向量机，分别对应着硬间隔、软间隔和应用核函数的支持向量机。本文将详述支持向量机的原理和公式推导。.........
线性回归之多项式升维
最新发布
缘友一世的博客
04-21 952
多项式升维（Polynomial Expansion）是线性回归中一种常用的特征工程方法，它通过将原始特征进行多项式组合来扩展特征空间，从而让线性模型能够拟合非线性关系。
SVM.rar_SVM的基本思想_SVM的核心思想_svm mapping _svm非线性可分_核函数映射
09-23
标题和描述中提到的关键点主要围绕SVM的基本思想、核心概念、非线性可分性和核函数映射。下面将详细阐述这些知识点。 首先，SVM的基本思想在于寻找一个最大边距的决策边界，这个边界能够将不同类别的样本点分开。这...
matlab模式识别感知器实现线性可分、线性不可分，非线性可分
04-02
本篇将深入探讨如何利用Matlab实现感知器（Perceptron）算法，处理线性可分、线性不可分以及非线性可分的样本。 首先，我们要理解感知器的基本原理。感知器是一种简单的线性分类模型，用于二分类问题。其决策函数...
SVM解释：四、线性不可分的情况
guoziqing506的博客
07-23 2万+
之前的博客介绍了在数据为线性可分的情况下，如何用SVM对数据集训练，从而得到一个线性分类器，也就是超平面WX+b=0WX+b=0WX + b = 0. 但是我已经强调过多次，线性可分的情况有相当的局限，所以SVM的终极目标还是要解决数据线性不可分的情况。解决这种线性不可分的情况基本的思路有两种： 加入松弛变量和惩罚因子，找到“最好”超平面，这里的“最好”可以理解为尽可能地将数据正确分类； 使用...
理解SVM（二）——线性不可分的情况
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bigfacesafdasgfewgf
11-20 3万+
理解SVM（二）——线性不可分的情况     前面一篇介绍了SVM的
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weixin_30670965的博客
02-01 2528
二维平面上的点无法用一条直线分开，可以将其按照一定规则映射到三维空间中，用超平面将其分开 转载于:https://www.cnblogs.com/yan456jie/p/5369522.html...
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01-20 1万+
线性可分和线性不可分     首先大家不要直观理解线性可分就一定要是一条直线，线性可分指的是可以用一个线性函数将两类样本分开（注意这里是线性函数）,比如在二维空间中的直线，三位空间中的平面以及高维空间中的线性函数。这里指的可分是没有一丝误差的分开，线性不可分指的就是部分样本用线性分类面（这个看清楚）划分时会产生分类错误的现象。（这里有点抽象大家得脑补） 线性...
吴恩达-机器学习课后题02-线性不可分
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一、题目 设想你是工厂的生产主管，你有一些芯片在两次测试中的测试结果。对于这两次测试，你想决定是否芯片要被接受或抛弃 数据集：ex2data2.txt 2、解题 1、导入数据 data = pd.read_csv(path,names=['test 1','test 2','Accepted']) print(data.head()) 使用data.head() 查看数据是否正确，表头是否添加 2、可视化数据 #数据可视化 fig,ax = plt.subplots() ax.scatter(data[d
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