支持向量机---线性可分支持向量机与硬间隔最大化

最新推荐文章于 2025-12-20 10:32:27 发布
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#数据结构与算法

探讨了为何大部分程序员难以成为架构师的原因，深入解析线性可分支持向量机、函数间隔、几何间隔及间隔最大化的概念，分享了学习对偶算法的重要性。
线性可分支持向量机与硬间隔最大化
林景的博客
10-06 2258
线性可分支持向量机与硬间隔最大化 1. 支持向量机简介 支持向量机（SVM）是一种二类分类模型。它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器。它的学习策略是间隔最大化。可形式化为一个求解凸二次规划的问题。支持向量机的学习算法是求解凸二次规划的最优化算法。 当训练数据线性可分时，通过硬间隔最大化，学习一个线性的分类器，即线性可分支持向量机，又称为硬间隔支持向量机； 当训练数据近似线性可分时，通过软间隔最大化，也学习一个线性的分类器，即线性支持向量机，又称为软间隔支持向量机； 当训练数据线性不可分时，
SVM支持向量机学习笔记（1） —— 线性可分支持向量机与硬间隔最大化
m0_53257476的博客
01-07 1162
一、什么是支持向量机 支持向量机就是要通过找支持向量来找划分超平面。考虑一个二类分类问题，分离超平面将特征空间划分为两部分，一部分是正类，一部分是负类。一般地，当训练数据集线性可分时，存在无穷个分离超平面可将两类数据正确分开。 感知机利用误分类最小的策略，求得分离超平面，不过这时的解有无穷多个。线性可分支持向量机利用间隔最大化求最优分离超平面，这时，解是唯一的。 1.线性可分支持向量机： 给定线性可分训练数据集，通过间隔最大化或等价地求解相应的凸二次规划问题学习得到的分离超平面为 ： 2.
【支持向量机】SVM线性可分支持向量机学习算法——硬间隔最大化支持向量机及例题详解
Frost_Descent的博客
06-20 1523
支特向量机(support vector machines, SVM)是一种二类分类模型。它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器。包含线性可分支持向量机、 线性支持向量机、非线性支持向量机。当训练数据线性可分时，通过硬间隔最大化学习线性分类器， 即为线性可分支持向量机，又称为硬间隔支持向量机。
支持向量机 SVM | 线性可分：软间隔模型
ToBeCeratinToBeTall的博客
03-04 4008
软间隔模型：线性可分数据中存在异常点
Scikit-Learn支持向量机分类
Java/Python大数据随笔
04-19 2103
在机器学习中，支持向量机（Support Vector Machine，SVM）算法既可以用于回归问题（SVR），也可以用于分类问题（SVC）支持向量机是一种经典的监督学习算法，通常用于分类问题。SVM（分类）在机器学习知识结构中的位置如下：SVM的核心思想是将分类问题转化为寻找分类超平面的问题，并通过最大化分类边界点（支持向量）到分类平面的距离（间隔）来实现分类如图所示，左图展示了三种可能的线性分类器的决策边界，虚线所代表的模型表现非常糟糕，甚至都无法正确实现分类；
机器学习-支持向量机 -- 硬间隔SVM
Sabrina_cc的博客
04-24 4009
一、概述 1. 支持向量机(Support vector machine, SVM)解释 2. SVM三宝 3. SVM的三个重要的算法 二、硬间隔SVM（Linearly separable patterns-- Hard-margin SVM） 1. 预知识 2. Hard-margin SVM 3.函数...
机器学习 - 支持向量机（1）- 线性可分 SVM（间隔最大化）
GoWeiXH的小天地
01-01 2440
机器学习 -支持向量机（1） 线性可分 SVM（间隔最大化） 线性可分 SVM 函数间隔与几何间隔 几何间隔 函数间隔 关系 硬间隔最大化 对偶算法 支持向量
支持向量机（一）线性可分的支持向量机与硬间隔最大化
things_use的博客
10-11 1066
支持向量机其实和感知机的模型思想挺相似的，都是找出一个分离超平面对数据进行二分类。它是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器，这个间隔最大化使它区别于感知机；感知机通过迭代算法找出的分离超平面可以是不唯一的，但是支持向量机由于有最大化间隔的限制，即所有的支持向量点到分离超平面的距离之和是最大的，所以它的分离超平面是唯一的；实际上支持向量机还有核技巧，即数据本来是非线性可分的，但是通...
线性可分支持向量机代码实现
彬彬侠的博客
10-24 919
基于Python实现了Hard_Margin_SVM 类线性可分支持向量机的硬间隔最大化策略。通过 cvxopt 库中的二次规划求解器，我们能够找到最优的超平面，使得正类和负类样本被分隔开，并且分类间隔最大。
Scikit-Learn支持向量机回归
Java/Python大数据随笔
06-18 1431
SVR的目标是找到一个函数，使得大部分数据点都落在间隔内，并且使得落在间隔之外的数据点的预测误差最小化，这通常通过优化算法（如梯度下降）来实现。对于这样的问题，解决的方案是将样本从原始空间映射到一个更高维的特征空间，使得样本在这个特征空间内线性可分，然后再运用SVM求解。如果我们要处理的分类问题更加复杂，甚至不能像上面一样近似线性可分，这种情况下找到的超平面分错的程度太高，是不可接受的。SVM是一种二分类模型，它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器，他的学习策略就是间隔最大化。
精选资源
模糊支持向量机-Python代码
04-17
模糊支持向量机（Fuzzy Support Vector Machine, FSVM）是一种在分类问题中结合模糊理论与支持向量机（Support Vector Machine, SVM）的算法。SVM是一种强大的监督学习模型，广泛应用于分类和回归任务，尤其在处理小...
机器学习实战(第六章-支持向量机-所有代码与详细注解-python3.7)
12-18
1. 线性SVM：当数据线性可分时，SVM可以找到一个线性超平面进行分类。 2. 非线性SVM：通过核函数（如高斯核、多项式核等）将低维非线性数据映射到高维空间，从而在高维中找到一个线性超平面进行分类。 三、SVM的...
精选资源
支持向量机算法详细的数学推导,包括线性可分支持向量机,近似线性可分支持向量机,线性不可分支持向量机。
03-14
4. **线性可分支持向量机软间隔最大化** - **线性分类问题**：在实际问题中，数据往往不是完全线性可分的，于是引入了软间隔最大化，允许一部分样本点“错误”地跨越超平面。 - **软间隔目标函数**：优化目标是...
Python机器学习(scikit-learn)：监督学习 - 支持向量机-谢TS的博客.pdf
07-19
1. **svm.LinearSVC**：线性支持向量分类器，适用于线性可分的情况。 2. **svm.LinearSVR**：线性支持向量回归，处理连续数值预测问题。 3. **svm.NuSVC**：Nu支持向量分类器，Nu是一个比例参数，与SVC中的C类似，但...
SVM - 支持向量机 - Support Vector Machines
07-05
### 支持向量机（SVM）概览与核心概念 #### 1. 引言 ##### 1.1 统计学习理论 统计学习理论是支持向量机（SVM）的基础之一，它主要关注如何从有限的训练样本中推断出一个最佳的模型。在统计学习理论中，我们通常将...
Leetcode 79 最佳观光组合
im_AMBER的博客
12-17 574
每个元素只遍历一次只用了两个变量O(n)O(1)公式拆分是核心：将原得分公式拆分为，把双变量问题转化为单变量的遍历问题。贪心维护最优值：遍历j时，用best维护之前所有i < j中的最大值，这样每一步只需要 O (1) 计算，整体时间复杂度是 O (n)。遍历顺序：因为要求i < j，所以从j=1开始遍历，先计算当前j的得分，再更新best（避免 j 自己和自己配对）。
数据结构与算法篇-布隆过滤器-原理、实现与应用
haoly1989的博客
12-18 552
本文总结了布隆过滤器的原理、实现和应用。
LeetCode 面试经典 150_回溯_全排列（100_46_C++_中等）
huayimenghan的博客
12-19 788
LeetCode 面试经典 150_回溯_全排列（100_46_C++_中等） 题目描述： 给定一个不含重复数字的数组 nums ，返回其 所有可能的全排列 。你可以 按任意顺序 返回答案。
[LLM]AIM: Adaptive Inference of Multi-Modal LLMs via Token Merging and Pruning
最新发布
天下事有难易乎？为之，则难者亦易矣；不为，则易者亦难矣。人之为学有难易乎？学之，则难者亦易矣；不学，则易者亦难矣。
12-20 374
本文提出AIM框架，一种无需训练的多模态大语言模型(MLLMs)推理加速方法。通过双阶段设计：在LLM前基于相似度合并视觉Token，在LLM内基于注意力重要性剪枝Token，显著降低计算量。实验表明，该方法在视频理解任务中可减少6.8倍FLOPs，在图像任务中保持3.7倍加速的同时维持性能。关键发现包括：75%视觉Token冗余、LLM早期层侧重跨模态融合而后期侧重文本推理、跨帧合并会损害视频理解等。该方法支持动态调整压缩比例，为资源受限环境下的高效多模态推理提供了实用解决方案。
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