SVM支持向量机习题解答

最新推荐文章于 2025-06-20 18:28:04 发布
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#机器学习

以下习题，来自机器学习实战：基于Scikit-Learn和Tensorflow一书。

  1. 支持向量机的基本思想是什么？
    答：基本思想是拟合类别之间可能的、最宽的“街道”。它的目的是使决策边界之间最大间隔化，从而分隔出两个类别的训练实例。SVM在执行软间隔分类时，实际上是在完美分类和拟合最宽街道之间进行妥协（允许少量的实例最终落在街道上）。在训练非线性数据集时，记得使用核函数。
  2. 什么是支持向量？
    答： SVM训练完成后，位于街道上的实例被称为支持向量，也包括位于边界上的实例。决策边界完全由支持向量决定。非支持向量地实例则对决策边界没有任何影响。计算预测结果只涉及支持向量，而不涉及整个训练集。
  3. 使用SVM时，对输入值进行缩放为什么重要？
    答：SVM拟合类别之间可能的、最宽的“街道”，所以如果训练集不经缩放，SVM将趋于忽略值较小的特征。
  4. SVM分类器在对实例进行分类时，会输出信心分数么？概率呢？
    答： SVM分类时输出的是测试实例与决策边界的距离，也可以将其用作信心分数。但这个分数不能直接转换为类别概率的估算。如果创建SVM时，在Scikit-Learn中设置probability=True，那么
    训练完成后，算法将使用逻辑回归对SVM分数进行校准（对训练数据额外进行5-折交叉验证的训练），从而得到概率值。这会给SVM添加predict_proba（）和predict_log_proba（）两种方法
  5. 如果训练集有上千万个实例和几百个特征，你应该使用SVM原始问题还是对偶问题来训练模型？
    答：因为核SVM只能使用对偶问题，所以此问题只适用于线性支持向量机。原始问题的计算复杂度与训练实例的数量成正比，而其对偶形式的计算复杂度与某个介于m2和m3的数量成正比。所以，应使用原始问题。
  6. 假设你用RBF核训练了一个SVM分类器，看起来似乎对训练集拟合
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支持向量机
zylyyyyyy的博客
11-10 2415
在以前的学习中我们知道，只要一个样本集线性可分，就肯定存在无数多解，解区中任何一个向量都是解向量。感知器算法采用不同的初始值和不同的迭代参数就会得到不同的解，如图 4-8 所示，那么这些解哪一个更好呢？一个超平面，如果它能够将训练样本没有错误地分开,并且两类训练样本中离超平面最近的样本与超平面之间的距离是最大的,则把这个超平面称作最优分类超平面(optimal seperating hyperplane),简称最优超平面。
《统计学习方法》——第七章 支持向量机
weixin_46034279的博客
06-07 1211
本文只要记录一些书中的一些小知识点，挑一些本人认为重要的地方进行总结。各位道友！道长(zhǎng) 道长(chǎng)给定线性可分的训练数据集，通过间隔最大化或等价的求解相应的凸二次规划问题学习得到的分离超平面为w∗⋅xb∗0w∗⋅xb∗0相应的决策函数为fxsignw∗⋅xb∗fxsignw∗⋅xb∗称为线性可分支持向量机设输入空间XXX是欧氏空间或离散集合，新空间HHHϕxX→HϕxX→H。
支持向量机实例
12-05
对应于机器学习教程进行实战，通过代码的实现，理解机器学习中支持向量机的原理。
【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
最新发布
Frost_Descent的博客
06-20 1346
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。
机器学习之SVM支持向量机实例
qq_46556714的博客
04-30 490
SVM支持向量机实例 代码： import sys defaultencoding = 'utf-8' import numpy as np from scipy import io as spio from matplotlib import pyplot as plt from sklearn import svm def SVM(): data1 = spio.loadmat('data1.mat') X = data1['X'] y = data1['y'] y
SVM支持向量机实例
a706769817的博客
05-22 556
波士顿房价回归分析 1.导入波士顿房价数据集 ############################# svm实例--波士顿房价回归分析 ####################################### #导入numpy import numpy as np #导入画图工具 import matplotlib.pyplot as plt #导入波士顿房...
机器学习基础练习题（3）支持向量机
Tommyll的博客
05-03 7466
作业题目 在本次作业中我们需要利用支持向量机（SVM）方法将数据集中的图片分为两类。数据集中的图片分为彩色图片和黑白图片，要求实现线性SVM模型、松弛SVM模型和非线性SVM模型，并进行比较。（对这个题目真的无语，不用SVM其实更好分） 图片预处理 由于直接处理图像数据量过大，每个像素点都包含不同的数据，而且每张图片的像素并不相同，所以我们有必要对图片进行预处理，提取图像中的关键信息。 直观来看，...
周志华《机器学习》课后习题解答系列（七）：Ch6 - 支持向量机
Snoopy_Yuan技术部落格
07-25 1万+
本章学习了支持向量机。基础知识部分包括SVC、软间隔、核技巧、SVR等，实践部分涉及了SVM、SVR的实现。
西瓜书课后题——第六章（支持向量机）
qq_37691909的博客
01-02 1万+
课后题6.2、西瓜数据集3.0a上分别用线性核和高斯核训练一个SVM，并比较支持向量的区别。 使用LIBSVM经过训练之后发现，线性核和高斯核所得到的支持向量是一样的。LIBSVM的使用见这篇文章：LIBSVM使用 完整代码如下所示： from libsvm.python.svmutil import * import numpy as np A = np.array([[0.697,0....
机器学习CS229练习中期考试：涵盖广义线性模型、贝叶斯线性回归、核函数、一类SVM及均匀收敛等内容的习题解析
04-18
文档包含五道长题和若干短题，涵盖广义线性模型、贝叶斯线性回归、核函数、单类支持向量机（SVM）、一致收敛性等机器学习的核心概念和方法。题目旨在考察学生对理论的理解和应用能力，如广义线性模型的对数似然函数...
【机器学习】第六章支持向量机练习题及答案
weixin_52218723的博客
04-04 5827
支持向量机练习题
SVM支持向量机笔记
02-20
李航老师的统计学习方法的个人笔记，此文档为阅读支持向量机部分的笔记
人工智能：支持向量机SVM 练习题（带解析）
hanmo22357的博客
11-30 1万+
在支持向量机中，如果当前维度不存在一个能够完全正确地划分两类样本的超平面，那么就可以把样本从原始空间映射到一个更高维的特征空间，使得样本在这个更高维度的特征空间中线性可分。：核函数可以将高维特征空间中两个向量的内积计算过程转化为求解原始特征空间中两个向量的核函数值，从而大大降低了计算高维内积的困难，并且映射方式由核函数本身唯一显式确定。：支持向量机的解具有稀疏性，是指支持向量机的模型参数只与样本特征向量中少数的支持向量有关系，而与大多数样本点无关。A.当数据是线性可分时，可以考虑支持向量机的基本型。
【SVM支持向量机】实现和案例
可乐大牛的博客
04-28 2439
文章目录一、scitit-learn SVM API说明1.1 算法库概述分类算法1.2 scitit-learn SVM算法库概述回归算法1.3 scitit-learn SVM-OneClassSVM二、鸢尾花SVM特征分类三、不同SVM核函数效果比较 参考博客：这里 一、scitit-learn SVM API说明 1.1 算法库概述分类算法 svm.SVC API说明 参数说明： C: 误差项的惩罚系数，默认为1.0；一般为大于0的一个数字，C越大表示在训练过程中对于总误差的关注度越高，也就是
李航 《统计学习方法》第七章支持向量机习题答案
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李滚滚的博客
02-15 1万+
1.比较感知机的对偶形式和线性可分支持向量机的对偶性形式。 感知机原始形式： min⁡w,bL(w,b)=−∑xiϵM(yi(w⋅xi+b))\min_{w,b} L(w,b) = - \sum_{x_i\epsilon M}(y_i(w\cdot x_i+b))w,bmin​L(w,b)=−xi​ϵM∑​(yi​(w⋅xi​+b))MMM为误分点的集合。等价于min⁡w,bL(w,b)=∑i=1...
机器学习——支持向量机SVM实例（兵王问题，SVM求解步骤以及思路，不求解不编程）
python_AI_fans的博客
06-06 7368
机器学习理论——支持向量机SVM实例（兵王问题，只是通过实例来捋一下思路不提供代码）
支持向量机（SVM）案例分析
m0_37228052的博客
09-18 3761
支持向量机（support vector machines, SVM）是一种二分类模型，所谓二分类模型是指比如有很多特征（自变量X）对另外一个标签项（因变量Y）的分类作用关系，比如当前有很多特征，包括身高、年龄、学历、收入、教育年限等共5项，因变量为‘是否吸烟’，‘是否吸烟’仅包括两项，吸烟和不吸烟。
SVM例题
渣渣金
05-07 6683
机器学习关于支持向量机的面试题总结
a857553315的博客
03-16 5804
1.SVM的原理是什么？SVM是一种二类分类模型。它的基本模型是在特征空间中寻找间隔最大化的分离超平面的线性分类器。（间隔最大是它有别于感知机）（1）当训练样本线性可分时，通过硬间隔最大化，学习一个线性分类器，即线性可分支持向量机；（2）当训练数据近似线性可分时，引入松弛变量，通过软间隔最大化，学习一个线性分类器，即线性支持向量机；（3）当训练数据线性不可分时，通过使用核技巧及软间隔最大化，学习非...
课后练习第六章 支持向量机
12-30
### 关于支持向量机的课后练习解决方案 对于希望深入理解并实践支持向量机（SVM）的学习者而言，获取高质量的课后习题及其解答至关重要。在吴恩达教授提供的机器学习课程中，关于支持向量机的内容被安排在第十二周的教学计划里[^1]。 #### 练习题目设计思路 为了帮助学生更好地掌握SVM理论基础以及实际应用技巧，在该章节设置了多项选择题形式的小测验来检验学员的理解程度。这些测试不仅涵盖了优化目标函数等核心概念，还包括如何调整参数C和核函数的选择等内容。 #### 实践项目建议 除了完成在线平台上的随堂练习外，还可以尝试参与Kaggle竞赛中的分类问题挑战赛；通过真实数据集的操作加深对算法原理的认识，并学会解决工程实现过程中遇到的各种难题。此外，GitHub上有许多开源的支持向量机案例可供参考学习。 ```python from sklearn import datasets from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.svm import SVC # 加载鸢尾花数据集作为示例 iris = datasets.load_iris() X, y = iris.data[:, [2, 3]], iris.target # 数据预处理 scaler = StandardScaler().fit(X) X_std = scaler.transform(X) # 划分训练集与测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split( X_std, y, test_size=0.3, random_state=1, stratify=y) # 使用线性核构建模型 svm = SVC(kernel='linear', C=1.0, random_state=1) svm.fit(X_train, y_train) ```
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