支持向量机SVM（Support Vector Machine）算法初解

最新推荐文章于 2020-09-30 19:37:46 发布
原创 最新推荐文章于 2020-09-30 19:37:46 发布 · 2k 阅读 · 2 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#svm #数学 #机器学习 #算法

本文介绍了支持向量机（SVM）算法的基本原理，重点解析了SVM如何通过最大化间隔（margin）来优化分类模型，并详细探讨了函数距离与几何距离的区别。通过拉格朗日乘数法和KKT条件，阐述了SVM的对偶优化问题，展示了从原始问题到对偶问题的转换过程，解释了为何该算法被称为“支持向量机”。

其实SVM在去年的时候就接触到了，只是一直都属于模模糊糊的状态，最近跟着老板一起上机器学习的课，有种豁然开朗的感觉，于是乘机写下这篇博客。

每个算法都有一个优化的准则，SVM也不例外，他运用的是最大化margin的准则，如图所示：

                                                                  

这么多的红线都可以将样本分类，但是哪一条更好了，这就依赖于我们选取的准则。最大化magin的目标如上图2，使两类样本到分类面的距离尽可能的大。

说到距离，就要提到SVM里面用到的两个距离的概念：函数距离，几何距离。几何距离很直观，也就是我们上面说的margin，即点到直线的距离。根据点到直线的距离公式，得到

几何距离为下图1，函数距离为下图2。

                         

下面要说一下这两个公式的性质

最低0.47元/天 解锁文章
机器学习3—分类算法之支持向量机（Support Vector Machine，SVM）算法
ex_6450的博客
08-02 3806
SVM算法分析的六个步骤第一步，加载数据集。采用loadtxt()函数加 - 载酒类数据集，采用逗号（,）分割。第二步，划分数据集。将Wine数据集划分为训练集和预测集，仅提取酒类13个特种中的两列特征进行数据分析。第三步，SVM训练。导入Sklearn机器学习包中svm.SVC()函数分析，调用fit()函数训练模型，predict(test_data)函数预测分类结果。第四步，评价算法。...
支持向量机SVM推导及求解过程
热门推荐
所有的今天都是为了不后悔的明天
05-05 3万+
支持向量机是属于原创性（非组合）的具有明显直观几何意义的分类算法，具有较高的准确率。        使用SVM算法的思路：（1）简单情况，线性可分情况，把问题转化为一个凸优化问题，可以用拉格朗日乘子法简化，然后用既有的算法解决；（2）复杂情况，线性不可分，用核函数将样本投射到高维空间，使其变成线性可分的情形，利用核函数来减少高纬度计算量。        分割超平面        设C和D为两
机器学习（5）--SVM（Support Vector Machine）支持向量机
Techblog of HaoWANG
03-19 1324
Table of Contents 一、模式识别 1.1 模式识别系统结构 1.2 特征提取 1.3 特征向量分类 二、 机器学习分类 2.1 监督学习（Supervised Learning） 2.2 无监督学习（Unsupervised Learning） 三、 有监督学习：分类（Classification） 3.1 有监督学习（supervised learning）与分...
【机器学习】算法 之 SVM
lemonxiaoxiao的博客
09-30 1064
参考：https://blog.youkuaiyun.com/qq_31347869/article/details/88071930 机器学习的一般框架： 训练集 => 提取特征向量 => 结合一定的算法（分类器：比如决策树、KNN）=>得到结果 一、SVM 1. 概述： 支持向量机（support vector machines，SVM）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，可以 “最好地” 区分这两类点，以至如果以后有了新的点，这条.
详解支持向量机。
fanxin_i的博客
04-27 4398
基础：平面方程在空间坐标系内，平面的方程均可用三元一次方程Ax+By+Cz+D=0来表示。一、截距式设平面方程为Ax+By+Cz+D=0,若D不等于0，取a=-D/A,b=-D/B,c=-D/C,则得平面的截距式方程：x/a+y/b+z/c=1 [1] 它与三坐标轴的交点分别为P(a,0,0),Q(0,b,0),R(0,0,c)，其中，a,b,c依次称为该平面在x,y,z轴上的截距。二、点法式n为...
支持向量机
gejun318的博客
08-24 225
SVM 间隔最大化，求凸二次规划问题，找到最优超平面划分为二类 1. 线性可分 w*x+b=0 求解法向量w，截距b。 如何求解： 函数间隔： 几何间隔： 2. 线性不可分 3. 非线性可分（通过核函数低维空间映射到高维空间） ...
SVM -支持向量机原理详解与实践之二
m0_37985967的博客
06-03 267
转载 https://www.cnblogs.com/spoorer/p/6548727.html SVM -支持向量机原理详解与实践之二   SVM原理分析 以下内容接上篇。 拉格朗日对偶性（Largrange duality）深入分析 前面提到了支持向量机的凸优化问题中拉格朗日对偶性的重要性。 因为通过应用拉格朗日对偶性我们可以寻找到最优超平面的二次最优化， 所以以下可以将寻找最优超平面二次最优化（原问题），总结为以下几个步骤： 在原始权重空间的带约束的优化问题。（注
支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一种强大的监督学习算法，广泛应用于分类和回归任务 SVM的
最新发布
10-07
本文从理论和应用两方面详细介绍支持向量机(SVM)，覆盖基础知识以及具体操作方法：首先推荐多部教材帮助大家掌握概念背后的逻辑思维与核心价值所在；然后通过各类在线教程提供动手实践的机会。另外还包括了常用开发...
支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种强大且灵活的监督学习算法，用于分类和回归分析 以下是关于
06-28
支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）是一种广泛应用于机器学习领域的监督学习方法，主要用于解决分类和回归问题。特别地，它在处理二分类问题时表现尤为出色。其基本原理是在高维空间中寻找一个最优超...
支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一种强大的机器学习算法，主要用于数据分类问题，也可以应用于
06-21
以下是关于支持向量机的详细解释： ...支持向量机是一种基于间隔最大化原则的机器学习算法，通过找到最优超平面对数据进行分类。其强大的分类能力和广泛的应用场景使其成为机器学习领域的重要算法之一
06 支持向量机（Support Vector Machine, SVM）.zip_vector
09-20
支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一种监督学习模型，广泛应用于分类和回归分析。在机器学习领域，SVM以其高效性和强大的泛化能力而备受推崇。它通过构造一个最大边距超平面来实现对数据的分类，使得两类...
sklearn包中的svm详解（coef_和intercept_）
qq_43043256的博客
02-11 1万+
一 这里讲解我以二维空间为例。首先定义两个数组： c = [[2, 0], [1, 1], [2, 3]] c1 = [0, 0, 1] 简单分析下：分别有三个点（2，0），（1，1）（2，3）： （2，0）和（1，1）对应于0类，（2，3）对应于1类。 边界点分别为（1，1）和（2，3） 二 画出边界线y1,y2 w1y1+w0x1+b1=0 y1= -w0/w1*x1-b1/w1 假设斜...
支持向量机理论(SVM)
Revendell的博客
12-01 2472
CS229 Lecture notes 支持向量机（Support Vector Machines）  本章的讲义主要讲述的是 支持向量机( Support Vector Machine ，缩写为 SVM) 学习算法。SVM 算得上是现有的最好的现成的（“off-the-shelf”）监督学习算法之一，很多人实际上认为这里没有“之一”这两个字的必要，认为 SVM 就是最好的现成的监督学习算法。...
python下使用libsvm：计算点到超平面的距离
weixin_34166847的博客
03-17 1200
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...
SVM算法（一）
zhao_crystal的博客
08-04 7151
1.SVM作用： （1）分类 （2）回归 2. 不适定性问题 2.1 什么是不适定性问题 分类就是通过决策边界来将不同的数据分开，如下图的二分类问题，在决策边界（蓝色直线）右侧的为一类，在决策边界左侧的为一类。可以看到决策边界是不唯一的，这就是我们通常所说的不适定性问题。 2.2 怎样解决不是定性问题？ 逻辑回归算法解决不适定性问题：定义概率函数（sigmod函数），...
svm学习理解笔记
xiaoge的机器学习专栏
11-23 3279
在看ML in action中，卡在了SVM的理解上了，为了大致搞懂SVM的原理，学习了很多优秀的文章，再加上自己的理解，以一个很浅显的文字来把这个一个学习过程描述出来，当作学习笔记。
SVM支持向量机-拉格朗日乘子与对偶问题（1）
BITDDD小栈
04-09 2万+
对于支持向量机，我们首先要关注的几个点就是间隔，超平面，支持向量，再深入的话就是对偶问题，拉格朗日对偶问题，凸优化，和KKT条件，我们先从基本的间隔，超平面，支持向量说起。 1.SVM基础模型 给定训练集D={(x1,y1),(x2,y2)...(xn,yn)},yi∈{-1,1}，例如下面图中的点，蓝线左上方的6个点对应1类，右下方的6个点对应-1类，基于数据分类的思想，如果我......
【机器学习】支持向量机(SVM)
shura的技术空间
07-02 6154
参考 李航-统计学习方法 支持向量机是一种分类算法，1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。 1、算法思想 首先来通过一个故事介绍一下支持向量机，刚学习svm的时候在知乎上看到一个通俗易懂的例子： 一个勇者为了救公主遇到了魔王boss，魔王给他设置了一个考验如果能勇者能通过考验就把公主还给他...
SVM详解（一）
夏鼎的博客
07-25 1058
1.SVM是个非线性分类器，off-the-shelf，曾经一度让神经网络进入低谷期。 logistic回归、Naive Bayes是线性分类器，SVM、神经网络可以不是线性分类器。 2.SVM中的记号（Notation） 3.函数间隔和几何间隔（function margin VS geometric margin） 函数间隔γ上有帽子，几何间隔没有。几何间隔是样本到分隔超平面w...
介绍一下支持向量机（support vector machine, SVM）
07-08
支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一种经典的机器学习算法，主要用于分类和回归任务。它的目标是找到一个最优的超平面，将不同类别的样本点分隔开来，并尽可能最大化样本点与超平面之间的间隔。 在SVM中...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值