神经网络.支持向量机(SVM)

最新推荐文章于 2025-06-02 18:39:57 发布
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分类专栏： Andrew Ng 机器学习笔记 文章标签： 神经网络 支持向量机 SVM 函数间隔 几何间隔
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/v1_vivian/article/details/52209310
本文介绍了神经网络和支持向量机(SVM)的概念。神经网络用于解决非线性分类问题，包括隐藏层和反向传播算法。支持向量机涉及到函数间隔和几何间隔，确保分类的确定性。SVM通过最大化几何间隔优化分类效果。

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

《Andrew Ng 机器学习笔记》这一系列文章文章是我再观看Andrew Ng的Stanford公开课之后自己整理的一些笔记，除了整理出课件中的主要知识点，另外还有一些自己对课件内容的理解。同时也参考了很多优秀博文，希望大家共同讨论，共同进步。

网易公开课地址：http://open.163.com/special/opencourse/machinelearning.html

参考博文：http://blog.youkuaiyun.com/andrewseu/article/details/46892885

                 http://blog.sina.com.cn/s/blog_8a951ceb0102wbbv.html


本篇博文涉及课程四：朴素贝叶斯算法


主要内容有：

（1）神经网络

（2）支持向量机


神经网络

对于之前学习的分类算法，我们的目标都是求解一条直线，这条直线将数据进行分类，但如果数据并不是线性可分的话，这些模型的性能会变差。针对非线性分类的问题，出现了很多分类算法，神经网络是其中最早出现的一种。

例如，下图使用Logistic模型分类，得到的是图中的直线，但这条直线并不是很合理，我们希望得到图中的曲线：



假设特征向量为{x0,x1,x2,x3}sigmoid代表计算节点,

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数据挖掘读书笔记--第九章：高级分类：BP神经网络、SVM支持向量机
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嗒獭想睡觉
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平时做项目会用到神经网络还有svm~所以写的比较简略，因为论文里面以前就写过蛮多关于这些的，自己比较熟悉（自认为），所以简单复习一下啦~ 5 神经网络 定义：神经网络是具有适应性的简单单元组成的广泛而互联的网络，它的组织可以模拟生物神经系统对真实世界物体所做出的交互反映。 历史： 神经元模型：m-p神经元模型，1943被提出。 感知机：只有输入输出两层，且只在输出层有激活函数...
BP神经网络、ELM极限学习机、SVM支持向量机MATLAB代码，以及测试数据，用于回归预测
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BP神经网络、ELM极限学习机、SVM支持向量机MATLAB代码，以及测试数据，用于回归预测，相关细节可以在下方评论，看到时一一解答。
神经网络学习笔记-支持向量机（Support Vector Machine，SVM ）
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支持向量机SVM
2302_82237047的博客
06-02 1440
在软间隔中，支持向量包括三类样本：1. 边界上的样本：满足且（对应2. 间隔内的正确分类样本：满足且（对应3. 错分样本：满足且（对应关键性质：软间隔超平面的位置由所有支持向量共同决定，而非仅由边界上的样本决定。错分样本和间隔内样本通过调整的值影响超平面，使模型在复杂数据中仍保持鲁棒性。核函数是一个函数 K(x , z) ，它接受两个低维空间中的输入向量 x 和 z ，输出它们在高维特征空间中的内积，即 K(x , z) = ⟨ ϕ(x) , ϕ(z) ⟩；其中 ϕ(
神经网络SVM实现分类算法
07-23
神经网络SVM算法，实现函数数据的分类等
基于卷积神经网络-支持向量机(CNN-SVM)分类预测(Matlab完整源码和数据）
05-05
卷积神经网络-支持向量机(CNN-SVM)分类预测，matlab代码，要求2019及以上版本。(Matlab完整源码和数据） 卷积神经网络-支持向量机(CNN-SVM)分类预测，matlab代码，要求2019及以上版本。(Matlab完整源码和数据） 卷积...
DBN-LSTM-SVM的电池电容预测，基于深度信念神经网络dbn+长短期神经网络LSTM+支持向量机SVM的电池电容预测
08-06
**长短期记忆网络（LSTM）** 是一种特殊的循环神经网络（RNN），能有效解决传统RNN中的梯度消失和爆炸问题，擅长处理序列数据。在电池电容预测中，LSTM可以利用电池过去的充放电历史信息，动态地学习和记忆电池状态...
svm465.zip_svm matlab_人工神经网络_支持向量机程序
07-14
一款不错的支持向量机程序，由matlab编写！
程序_SVM神经网络_支持向量机_分类识别_SVM_
10-03
总结来说，"程序_SVM神经网络_支持向量机_分类识别_SVM_"这个项目展示了如何利用支持向量机进行多类分类任务，特别是针对葡萄酒的识别。通过理解和应用SVM的理论，结合合适的核函数和参数调整，我们可以构建出一个...
【SVM分类】基于卷积神经网络结合支持向量机CNN-SVM的数据分类附matlab代码
m0_60703264的博客
09-02 1456
SVM分类是一种常用的机器学习算法，它在数据分类问题中表现出色。然而，随着卷积神经网络（CNN）的兴起，研究者们开始探索将CNN与SVM相结合的方法，以进一步提高数据分类的准确性和效率。在本文中，我们将介绍一种基于卷积神经网络结合支持向量机的数据分类方法——CNN-SVM。卷积神经网络是一种广泛应用于图像识别和计算机视觉领域的深度学习模型。它通过多层卷积和池化操作，能够有效地提取图像中的特征信息。CNN在图像分类任务中取得了巨大的成功，但是在处理大规模数据集时，其计算复杂度较高，训练时间较长。
支持向量机与神经网络的区别
11-21
二者在形式上有几分相似,但实际上有很大不同。 简而言之，神经网络是个“黑匣子”，优化目标是基于经验风险最小化，易陷入局部最优，训练结果不太稳定，一般需要大样本； 而支持向量机有严格的理论和数学基础，基于结构风险最小化原则, 泛化能力优于前者，算法具有全局最优性, 是针对小样本统计的理论。 目前来看，虽然二者均为机器学习领域非常流行的方法，但后者在很多方面的应用一般都优于前者。 神经网络是基于传统统计学的基础上的.传统统计学研究的内容是样本无穷大时的渐进理论,即当样本数据趋于无穷多时的统计性质,而实际问题中样本数据往往是有限的.因此,假设样本数据无穷多,并以此推导出的各种算法很难在样本数据有限时取得理想的应用效果. 而支持向量机则是基于统计学理论的基础上的,可以克服神经网络难以避免的问题.通过支持向量机在逼近能力方面与BP网络仿真结果的比较表明,支持向量机具有较强的逼近能力和泛化能力.支持向量机因其特有的优越性在将越来越受到各领域的重视,具有很好的应用前景.
周志华《Machine Learning》学习笔记（6）--神经网络
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上篇主要讨论了决策树算法。首先从决策树的基本概念出发，引出决策树基于树形结构进行决策，进一步介绍了构造决策树的递归流程以及其递归终止条件，在递归的过程中，划分属性的选择起到了关键作用，因此紧接着讨论了三种评估属性划分效果的经典算法，介绍了剪枝策略来解决原生决策树容易产生的过拟合问题，最后简述了属性连续值/缺失值的处理方法。本篇将讨论现阶段十分热门的另一个经典监督学习算法–神经网络。
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首先回顾一下logistics回归中的sigmoid函数 我们对比一下上一篇学习的理解cost函数的图像，上一篇中的横坐标是hθ(x)，而这里的横坐标是Z=θTx。当hθ(x)等于零代价也为零可以表达y=1的时候，所需要的Z是无穷大的(需要e-θ转置x为零则θTx无穷大) 现在我们去做两条线，一条是水平贴合在z轴上的，一条是类似拟合这个logistics函数的直射线，我们称他为cost1(z...
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转载苏一 本篇文章知乎大佬对论文“Wu, Zonghan , et al. "A Comprehensive Survey on Graph Neural Networks." (2019).“”后的翻译与笔记，本文章主要是将图神经网络分成了五大类（图卷积网络图注意力网络图时空网络图生成网络图自编码器），并讲述了一些应用。 目录 一、什么是图神经网络？ 二、有哪些图神经网络？ ...
面试准备-LR，SVM and 反向BP （2）
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【机器学习】十大算法之一 “SVM”
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支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是机器学习十大算法之一，是一种二分类模型。SVM将实例空间映射到一个高维空间，将空间进行线性划分，同时使得分类面到两端最近的数据点的距离（margin）最大化，因此SVM也被称为最大间隔分类器（Maximal Margin Classifier）。SVM是由Vapnik和Cortes于1995年提出的，是一种广泛应用的机器学习算法，具有很好的泛化能力和鲁棒性。SVM是一种非常有用的算法，它在分类和回归问题中都表现出色。
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Svm（support Vector Mac）又称为支持向量机，是一种二分类的模型。当然如果进行修改之后也是可以用于多类别问题的分类。支持向量机可以分为线性核非线性两大类。其主要思想为找到空间中的一个更够将所有数据样本划开的超平面，并且使得本本集中所有数据到这个超平面的距离最短。 一、基于最大间隔分隔数据 1.1支持向量与超平面 在了解svm算法之前，我们首先需要了解一下...
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10-18 2225
假设我们有一个线性可分的二分类问题，训练数据集表示为x1y1x2y2xnyn({(x1​y1​x2​y2​xn​yn​)})，其中xi∈Rdxi​∈Rd) 是特征向量，yi∈−11yi​∈−11) 是类标签。wTxb0wTxb0w( ww) 是法向量，决定超平面的方向。b( bb) 是偏置项，决定超平面与原点的距离。
人工神经网络ANN和支持向量机SVM
最新发布
07-13
人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN）和支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是两种常用的机器学习方法，它们在原理、应用场景以及性能特点上存在显著差异。 ### 原理上的区别 ANN 是一种模拟生物神经系统结构的模型，通过多层非线性处理单元（神经元）来学习输入数据与输出之间的映射关系。其核心思想是通过误差反向传播算法不断调整权重参数，以最小化预测误差。ANN 能够自动提取复杂的特征表示，并适用于非线性问题[^4]。 SVM 的基本思想是寻找一个最优超平面，使得不同类别的样本尽可能分开，并且分类间隔最大化。对于非线性可分问题，SVM 利用核函数将原始输入空间映射到高维特征空间，从而实现线性可分。SVM 的决策仅依赖于少数支持向量，因此具有较好的泛化能力和抗过拟合能力[^1]。 ### 应用场景的比较 ANN 由于其强大的非线性建模能力，广泛应用于图像识别、语音处理、自然语言处理、时间序列预测等领域。尤其在深度学习中，ANN 衍生出卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等结构，极大地推动了人工智能的发展。 SVM 更适合小样本和高维数据的分类任务，例如文本分类、生物信息学中的基因表达分析、异常检测等。它在训练样本较少时仍能保持良好的分类性能，并且对高维数据具有较好的适应性[^3]。 ### 性能与优缺点比较 ANN 的优点在于可以处理高度非线性和复杂的数据模式，但其训练过程计算量大，容易陷入局部最优解，且需要大量标注数据来获得良好性能。此外，ANN 的黑箱特性较强，解释性较差。 SVM 的优势在于理论基础扎实，能够有效避免“维数灾难”，并且在小样本情况下表现稳定。然而，SVM 对大规模数据集的训练效率较低，尤其是当使用非线性核函数时，计算复杂度显著增加。此外，SVM 的性能高度依赖于核函数的选择和参数调优。 ```python # 示例：使用 scikit-learn 实现 SVM 和 ANN 的简单对比 from sklearn import datasets from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.svm import SVC from sklearn.neural_network import MLPClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score # 加载数据集 iris = datasets.load_iris() X, y = iris.data, iris.target # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42) # 使用 SVM 分类器 svm_clf = SVC(kernel='rbf') svm_clf.fit(X_train, y_train) y_pred_svm = svm_clf.predict(X_test) print("SVM Accuracy:", accuracy_score(y_test, y_pred_svm)) # 使用 ANN 分类器 mlp_clf = MLPClassifier(hidden_layer_sizes=(10, 10), max_iter=1000) mlp_clf.fit(X_train, y_train) y_pred_mlp = mlp_clf.predict(X_test) print("ANN Accuracy:", accuracy_score(y_test, y_pred_mlp)) ```
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