SVM 原理详解，通俗易懂,讲得太好了！

最新推荐文章于 2025-06-30 12:35:29 发布
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分类专栏： 图像处理
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详解支持向量机SVM——以最通俗易懂的方式
大脸猫的博客
08-25 5116
引言 支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一类按监督学习（supervised learning）方式对数据进行二元分类的广义线性分类器（generalized linear classifier），其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面（maximum-margin hyperplane）。 ——来自百度百科 SVM与“三八线” 不少人包括我自己在初识SVM时会感觉到高深难懂。这几天在网上看到有大佬用“三八线”引入SVM这个概念就觉得挺巧妙的。 回忆下小时候
SVM原理详解，通俗易懂
02-25
本文来源于csdn，介绍了SVM，线性分类器，线性分类器的求解，松弛变量，SVM用于多类分类等。支持向量机(SupportVectorMachine)是Cortes和Vapnik于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[10]。支持向量机方法是建立在统计学习理论的VC维理论和结构风险最小原理基础上的，根据有限的样本信息在模型的复杂性（即对特定训练样本的学习精度，Accuracy）和学习能力（即无错误地识别任意样本的能力）之间寻求最佳折衷，以期获得最好的推广能力[14]（或称泛化能力）。以上是经常被有关SVM
svm原理简介
计算所信息抽取小组专栏
04-24 9536
 1. 模式识别总论第一种是经典的（参数）统计估计方法。现有机器学习方法共同的重要理论基础之一是统计学。参数方法正是基于传统统计学的，在这种方法中，参数的相关形式是已知的，训练样本用来估计参数的值。这种方法有很大的局限性。首先，它需要已知样本分布形式，这需要花费很大代价，还有，传统统计学研究的是样本数目趋于无穷大时的渐近理论，现有学习方法也多是基于此假设。但在实际问题中，样本数往往是有
SVM原理、公式与参数说明
最新发布
suixinm的专栏
06-30 649
对于样本量N>10,000的数据集，优先考虑LinearSVC（线性专用）或SGDClassifier(loss='hinge')，它们的时间复杂度为O(N)而非O(N²)注：图中展示了参数变化对决策边界的影响，实际调参应结合交叉验证。支持向量机（SVM）是一种基于。
零基础学Support Vector Machine(SVM)
六半
08-31 2万+
转载自知乎耳东陈老师  零基础学Support Vector Machine(SVM) 如果你是一名模式识别专业的研究生，又或者你是机器学习爱好者，SVM是一个你避不开的问题。如果你只是有一堆数据需要SVM帮你处理一下，那么无论是Matlab的SVM工具箱，LIBSVM还是python框架下的SciKit Learn都可以提供方便快捷的解决方案。但如果你要追求的不仅仅是会用，还希望挑战一
通俗易懂SVM原理介绍，适合小白食用
secular_的博客
01-12 5344
11
svm原理详解通俗易懂
07-09
其原理相对来说较为复杂，但可以通过以下通俗易懂的方式进行解释： SVM的基本思想是找到一个最佳的超平面将不同类别的数据完全分开。换句话说，我们要找到一个决策边界，使得属于某一类的样本点都在一个侧面，而...
svm通俗讲解_通俗易懂--SVM算法讲解(算法+案例)
weixin_33836042的博客
12-24 2792
1.SVM讲解SVM是一个很复杂的算法，不是一篇博文就能够讲完的，所以此篇的定位是初学者能够接受的程度，并且讲的都是SVM的一种思想，通过此篇能够使读着会使用SVM就行，具体SVM的推导过程有一篇博文是讲得非常细的，具体链接我放到最后面，供大家参考。1.1支持向量机(SVM)的由来首先我们先来看一个3维的平面方程：Ax+By+Cz+D=0这就是我们中学所学的，从这个方程我们可以推导出二维空间的一条...
SVM --从“原理”到实现
热门推荐
DarkScope从这里开始
11-23 3万+
零.         本文所有代码均能在我 github上的 DML 找到，顺便求点Star 一.引入         从一开始接触机器学习，就感觉SVM（支持向量机 Support Vector Machine）就是高端大气上档次的代名词啊，在深度学习出来之前一直都力压ANN一头，是应用得最好的算法了，本文借着实现DML的机会实现一下。 二.原理        SVM的文章先不
svm原理，最最详细的介绍
04-11
svm基本原理，python代码实现，拉格朗日与KKT算法描述
svm算法基本原理详解
05-27
本文档以通俗易懂的语言详解讲解了svm算法的基本原理，是想学习svm算法同仁的很好的入门级的教程。
SVM的两个例子（详细，有实验报告）
07-31
SVM的两个例子（详细，有实验报告），这是之前找资料的时候花了很多积分下载的，我觉得还是蛮有用的，至少比网上很多人的没有用的错的代码强的多，这是SVM的分类，有对文本的分类，还有SVM最基础的例子。
SVPWM的原理及法则推导和控制算法详解第五修改版.pdf
12-17
SVPWM 是近年发展的一种比较新颖的控制方法，是由三相功率逆变器的六个功率开关元 件组成的特定开关模式产生的脉宽调制波，能够使输出电流波形尽 可能接近于理想的正弦 波形。空间电压矢量 PWM 与传统的正弦 PWM 不同，它是从三相输出电压的整体效果出发，着 眼于如何使电机获得理想圆形磁链轨迹。 SVPWM 技术与 SPWM 相比较，绕组电流波形的谐波 成分小，使得电机转矩脉动降低，旋转磁场更逼近圆形，而且使直流母线电压的利用率有了 很大提高，且更易于实现数字化。下面将对该算法进行详细分析阐述。
SVPWM的原理及法则推导和控制算法详解第五修改优化版.pdf
05-03
SVPWM的原理及法则推导和控制算法详解第五修改优化版，初学者有很大帮助，加速学习PMSM进程。
SVPWM的原理及法则推导和控制算法详解
08-11
SVPWM的原理及法则推导和控制算法详解,鉴于网上很多资料都一定错误，特此把这一份准确的与大家分享。
SVM理论
heavendai的专栏
11-15 1万+
SVM入门（一）至（三）Refresh 按:之前的文章重新汇编一下,修改了一些错误和不当的说法，一起复习,然后继续SVM之旅. （一）SVM的简介 支持向量机(Support Vector  Machine)是Cortes和Vapnik于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[10]。 支持向量机方
知乎 SVM图解
sentimental_dog的博客
10-23 4386
作者：简之 链接：https://www.zhihu.com/question/21094489/answer/86273196 来源：知乎 著作权归作者所有，转载请联系作者获得授权。 正好最近自己学习机器学习，看到reddit上 Please explain Support Vector Machines (SVM) like I am a 5 year old 的帖子，一个字赞
深度学习算法2-SVM的原理
zj51351515的博客
08-25 2401
1.SVM概述 在机器学习领域，支持向量机SVM(Support Vector Machine)是一个有监督的学习模型，通常用来进行模式识别、分类(异常值检测)以及回归分析。 其具有以下特征： (1)SVM可以表示为凸优化问题，因此可以利用已知的有效算法发现目标函数的全局最小值。而其他分类方法都采用一种基于贪心学习的策略来搜索假设空间，这种方法一般只能获得局部最优解。 (2) SVM通过最大化决策边界的边缘来实现控制模型的能力。尽管如此，用户必须提供其他参数，如使用核函数类型和...
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