SVM发展及算法介绍

最新推荐文章于 2025-05-22 16:40:19 发布
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本文介绍了支持向量机（SVM）的基础知识，包括核心概念，SVM的发展历程，详细阐述了SVM的算法原理，并探讨了在SVM中如何使用DET和ROC曲线进行评估。同时，推荐了相关的学习资源，帮助读者深入理解SVM。

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一、几个概念

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二、SVM的发展

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三、SVM的算法

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SVM的优化算法：SMO算法
AI天才研究院
08-19 992
SVM的优化算法：SMO算法 作者：禅与计算机程序设计艺术 1. 背景介绍 1.1 SVM算法概述 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问题。SVM的核
#支持向量机(SVM)与其理论发展(1)
qq_37473939的博客
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支持向量机(SVM)与其理论发展(1)
SVM的来龙去脉（1）
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04-06 1377
SVM的来历 SVM作为机器学习中的一大霸主（虽然今时不同往日），对机器学习领域产生了很大的影响。SVM的相关原理看的时间比较久，所以想记录一下，想说清楚这件事需要比较多的文字，所以文章比较长（分为几部分），我们先谈谈SVM的来历 1、Logistic回归 我们就先从logistic回归谈起，我们都知道线性回归是试图学得一个线性模型，以尽可能准确的预测实值输出标记。假如我们将线...
SVM发展历史、现状、未来趋势
席八
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SVM（support victor machine） 1、支持向量机发展历史 1963年，Vapnik在解决模式识别问题时提出了支持向量方法。起决定性作用的样本为支持向量 1971年，Kimeldorf构造基于支持向量构建核空间的方法 1995年，Vapnik等人正式提出统计学习理论。 2、现状 理论改进： 模糊支持向量机 最小二乘支持向量机 加权支持向量机 主动学习的支持向量机 粗糙集与支持向量机的结合 基于决策树的支持向量机 分级聚类的支持向量机 参考 算法改进： 对SVM算法问题
机器学习-支持向量机（SVM）算法
最新发布
2301_78012605的博客
05-22 2013
核函数的选择对SVM分类器的性能和泛化能力有着显著影响，通过正确选择和调整核函数，我们可以更好地适应不同类型的数据分布。3.内存利用率高：SMO算法只需要存储一部分的训练样本和其对应的参数，而不需要存储全部的训练数据，因此在处理大规模数据时，占用的内存较少。4.精度较高：SMO算法对于复杂的非线性问题有较好的表现，并且通过调整参数和核函数的选择，可以得到更好的分类结果。在寻找最大间隔超平面的过程中，SVM找到了支持向量，即离超平面最近的那些样本点，它们决定了最终超平面的位置。
SVM的发展和研究热点
大枫叶_HIT
02-11 4094
自从接触SVM就对其非常感兴趣，捣鼓了俩月也算略有小成，但是感觉对突破点还是比较困惑，回头再来看下其热点和发展，感觉思路清晰许多。 支持向量机的发展    自从90年代初经典SVM的提出，由于其完整的理论框架和在实际应用中取得的很多好的效果，在机器学习领域受到了广泛的重视。其理论和应用在横向和纵向上都有了发展。 理论上： 1．模糊支持向量机，引入样本对类别的隶属度函数，这样每个样本对于类别
SVM相关（基础）
weixin_44821319的博客
11-10 1072
概述 SVM是一种基于统计学习理论的有监督机器学习算法，是由模式识别中的广义肖像算法发展起来的分类器，泛化能力较强，适用于小数据样本集的预测。SVM诞生于1964年，在2004年达到鼎盛。SVM通过寻求结构风险最小化来最小化实际风险能够很好地解决非线性数据。支持向量机根据用途可分为支持向量回归机，支持向量分类机。支持向量机的核心思想是寻找一个最优超平面对样本点进行分类，使得到超平面最近样本的距离最大。 对于线性可分 对于线性可分问题，SVM需要找到满足分类要求的决策边界，决策变量构成的间隔边界上的正类和负类
【JCR1区】Matlab实现牛顿拉夫逊优化算法NRBO-CNN-SVM故障诊断算法研究.rar
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本压缩包文件“【JCR1区】Matlab实现牛顿拉夫逊优化算法NRBO-CNN-SVM故障诊断算法研究.rar”介绍了一种先进的故障诊断算法，该算法结合了经典的牛顿拉夫逊优化方法（Newton-Raphson Method）、卷积神经网络...
机器学习 Python 实现FA-SVM萤火虫算法优化支持向量机多输入单输出回归预测的详细项目实例（含模型描述及示例代码）
04-27
内容概要：本文档详细介绍了使用Python实现萤火虫算法（FA）优化支持向量机（SVM）在多输入单输出（MISO）回归预测中的应用。项目背景指出，随着AI和大数据的发展，回归预测模型在金融、医疗、气象等领域变得至关...
Python 实现GWO-SVM灰狼优化算法优化支持向量机多输入单输出回归预测（含模型描述及示例代码）
02-11
内容概要：本文详细介绍了如何通过 Python 实现灰狼优化算法（GWO）优化支持向量机（SVM）来进行多输入单输出的回归预测。首先阐述了传统SVM面临的问题及其与群体智能算法相结合的意义和挑战。接着探讨了GWO-SVM的...
SVM的学习历程
ehui的博客
08-15 631
以 支持向量机通俗导论为主线进行学习。 碰到的第一个问题：带有不等式约束的拉格朗日优化方法。 浅谈最优化问题的KKT条件  约束优化方法之拉格朗日乘子法与KKT条件   形象讲述了KKT条件的来由。 拉格朗日对偶
第3章 SVM算法介绍
中国小宝
04-20 1909
本文主要介绍SVM算法的过程： 目录 1.SVM算法 1.1 SVM 1.2 最大边际的超平面和向量点 1.3公式建立过程 1.4线性不可分（linear inseparable) 1.5核方法 2 SVM算法的简单运用 1.SVM算法 1.1 SVM SVM（Support Vector Machine）又称为支持向量机，最初是一种二分类的模型，后来修改之后也是可以用于...
【机器学习】十大算法之一 “SVM”
Code_and516的博客
06-16 4795
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。
机器学习之支持向量机（SVM）
十年以上架构设计经验，专注于软件架构和人工智能领域，对机器视觉、NLP、音视频等领域都有涉猎
06-26 4万+
支持向量机（support vector machine，SVM）是有监督学习中最有影响力的机器学习算法之一，该算法的诞生可追溯至上世纪 60 年代， 前苏联学者 Vapnik 在解决模式识别问题时提出这种算法模型，此后经过几十年的发展直至 1995 年， SVM 算法才真正的完善起来，其典型应用是解决手写字符识别问题。SVM 是一种非常优雅的算法，有着非常完善的数学理论基础，其预测效果，在众多机器学习模型中“出类拔萃”。在深度学习没有普及之前，“支持向量机”可以称的上是传统机器学习中的“霸主”。
SVM为什么走下“神坛”？
学习AI算法，请关注微信公众号：机器学习算法全栈工程师……
08-27 1万+
点题：学界发现真理，产业界利用趋势。“神人”就是既发现了真理又掌握了趋势（To find the truth of nature in academic, and to make business and profits by following the trend of technologies in industries.）。 1、历史的惊人巧合　　曾几何时，SVM在神经网络研究和应用中几乎无
机器学习中的算法(2)-支持向量机(SVM)基础
weixin_33691817的博客
05-02 462
版权声明： 本文由LeftNotEasy发布于http://leftnoteasy.cnblogs.com, 本文可以被全部的转载或者部分使用，但请注明出处，如果有问题，请联系wheeleast@gmail.com。也可以加我的微博:@leftnoteasy 前言： 又有很长的一段时间没有更新博客了，距离上次更新已经有两个月的时间了。其中一个很大的原因是，不知道写什么...
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飘过的春风
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       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，还希望挑战一下“理解”这个层次，那么你就需要面对一大堆你可能从来没听过的名词，比如：非线性约束条...
SVM鼾声识别算法研究与实践
资源摘要信息:"基于SVM的鼾声识别算法" 鼾声识别算法是近年来随着智能设备在健康监测中应用而发展起来的技术，特别是在睡眠质量监测和睡眠障碍诊断中有着重要的应用价值。本资源通过使用支持向量机（Support Vector...
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