【ML】svm学习 Hard Margin SVM and Soft Margin SVM

最新推荐文章于 2025-07-31 15:34:48 发布
原创 最新推荐文章于 2025-07-31 15:34:48 发布 · 559 阅读 · 6 ·
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：

#机器学习 #支持向量机

本文介绍SVM中的两种分类器：硬间隔分类器（HardMarginSVM）与软间隔分类器（SoftMarginSVM）。硬间隔分类器适用于线性可分的数据集，而软间隔分类器允许一定程度的误分类，适用于非完全线性可分的情况。文中还提供了简单的公式推导。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

Hard Margin SVM and Soft margin SVM

本文主要简单介绍了SVM中的Hard Margin SVM（硬间隔分类器）和Soft Margin SVM（软间隔分类器），对于提到的一些简单公式给出了推导说明。
在这里插入图片描述

内容的主要参考：
bilibili 【五分钟机器学习】向量支持机SVM----学霸中的战斗机

机器学习：SVM（目标函数推导：Hard Margin SVM、Soft Margin SVM）
ab1213456的博客
08-03 4120
一、Hard Margin SVM SVM 的思想，最终用数学表达出来，就是在优化一个有条件的目标函数： 此为 Hard Margin SVM，一切的前提都是样本类型线性可分； 　1）思想 SVM 算法的本质就是最大化 margin； margin = 2d，SVM 要最大化 margin，也就是要最大化 d，所以只要找到 d 的表达式，也能解决相应的...
（ 保证能看懂系列）SVM系列（一）hard-margin SVM 详细原理
Lee_Yu_Rui的博客
07-18 4645
感谢youtube上的视频对SVM的详细推导 https://www.youtube.com/watch?v=ZF2QR7nSUhg&list=PLOxMGJ_8X74Z1N3OcacUaCxiXaGNHtFw2 本文先对硬间隔的SVM进行详细的理论推导，支持向量机的基本思想其实是很简单的，但这个数学过程是真的有点复杂，尤其后面的SMO，别担心，本文没有，因为我也不知道到底咋写...对这个算法还不是特别熟悉，有问题请帮忙指出。 三种形式SVM 针对不同的分类问题，有以下三种形式的SVM （
Soft Margin VS Hard Margin
henry_xjtu的专栏
10-04 2625
I would expect soft-margin SVM to be better even when training dataset is linearly separable. The reason is that in a hard-margin SVM, a single outlier can determine the boundary, which makes the clas
台湾国立大学机器学习技法.听课笔记（第四讲） :Soft-Margin Support Vector Machine
Paul_Huang的专栏
09-15 1801
台湾国立大学机器学习技法.听课笔记（第四讲）  :Kernel Support Vector Machine 一,Motivation and Primal Problems 我们从第一讲到第三讲，都是说Hard-Margin SVM，要求全部的点都要进行正确划分，太完美了；也许有些点是noise，但是还是Hard-MarginSVM。   我们现在就想能不能
SVM Soft/Hard/核 原理整理
从此做一个俗人
08-04 651
SVM简介 SVM是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器（可以使用核函数来实现非线性分类），本质上是求解凸二次规划的最优化算法 形象图解 上图引用自这篇博客 １．图中的那条实线就是分类线，在如果数据是高维的，那通过直线来分类是不行的，应该是用一个面（曲面，平面）来分，那这个面被成为是超平面 ２．这条线的方程为：w⋅x+b=0w\cdot x+b=0w⋅x+b=0，与它平行的两条虚线就是最大间隔分界线 ３．定义所有数据为：D={(x1,y1),(x2,y2),...,(xN,yN)}D=\left\{ .
Archive.zip_SUM_Soft!_hard svm_soft margin svm_svm hard
07-14
_hard svm_soft margin svm_svm hard"表明这是一个关于支持向量机（Support Vector Machine, SVM）的压缩包文件，其中涵盖了硬间隔（hard margin）和软间隔（soft margin）的概念。SVM是一种强大的监督学习算法，常...
SVM Classification with Hard and Soft margin for cancer cell:SVM Classification with Hard and Soft margin for cancer cell classes-matlab开发
05-29
在SVM中，有两种主要的边界类型：硬边界（Hard Margin）和软边界（Soft Margin）。标题和描述提到的"硬边界和软边界的SVM分类"是SVM算法的关键概念。 1. **硬边界（Hard Margin SVM）**： - 硬边界SVM旨在找到一个...
soft-margin SVM
m0_37937932的博客
07-06 467
本篇文章讨论如何防止SVM的过拟合：kernel function参数的选取（转化函数太复杂）和资料完全separable的要求将会导致过拟合！ 一、primal soft-margin SVM 也许资料中含有Noise，资料本身就不是separable的，利用pocket演算法的思路，对于不完全可分的资料，我们只希望在学得的hypothesis上，资料犯的错误越少越好，因此可得到新的优化目标函...
下载鸢尾花数据集，分别使用Hard Margin SVM和Soft Margin SVM来进行分类, 要求总结出参数C在SVM中的作用并能够绘制出决策边界。
m0_61908582的博客
01-14 460
下载鸢尾花数据集，分别使用Hard Margin SVM和Soft Margin SVM来进行分类, 要求总结出参数C在SVM中的作用并能够绘制出决策边界。
支持向量机的SoftMargin与HardMargin：过拟合与欠拟合的解决方案
AI天才研究院
01-07 1025
1.背景介绍 支持向量机(Support Vector Machine，SVM)是一种常用的二分类和多分类的机器学习算法，它通过在高维空间中寻找最大间隔来实现模型的训练。SVM 的核心思想是将输入空间中的数据映射到高维空间，从而使得数据在高维空间中的分类线或面具有大的间隔，从而提高模型的泛化能力。SVM 的核心技术是核函数(Kernel Function)，它可以将低维的输入空间映射到高维的特征...
手推支持向量机SVM——Ⅰ
行者无疆的博客
03-18 318
支持向量机的原理   首先，我们要知道，SVM是一个二分类模型，当然我们能够用它实现多分类，但一个SVM本质上就只是一个二分类模型，它的原理就是找到一个超平面（在二维中就是一条直线）既能有效区分两个类别又能使得两个类别到该超平面的几何距离最大。   什么意思呢，看下面的图：   该图中有很明显的两个类别，能够区分开这两个类别的直线有很多条（图中的三条直线都可以），SVM要做的就是找到离两个类别的距离最远的那一条，即图中的红色直线。   目前共有三种SVM算法： Hard-margin SVM 硬间隔SV
机器学习系列：SVM
qq_39068872的博客
03-28 237
支撑向量机 支撑向量机（SVM）算法在分类问题中有着重要地位，其主要思想是最大化两类之间的间隔。按照数据集的特点： 线性可分问题，如之前的感知机算法处理的问题 线性可分，只有一点点错误点，如感知机算法发展出来的 Pocket 算法处理的问题 非线性问题，完全不可分，如在感知机问题发展出来的多层感知机和深度学习 这三种情况对于 SVM 分别有下面三种处理手段： hard-margin SVM ...
一文详解SVM的Soft-Margin机制
红色石头的专栏
05-10 5997
AI有道一个有良心的公众号Hard-Margin SVM，必须将所有的样本都分类正确才行。这往往需要更多更复杂的特征转换，甚至造成过拟合。本文将介绍一种Soft-Marg...
【机器学习】【数学推导】支持向量机SVM（hard margin硬间隔详细推导过程）
songyuwen0808的博客
04-22 1148
一、什么是支持向量机SVM 支持向量机（support vector machine），是一种分类算法 假设我们有这样的一堆样本，其中y表示不同的类型，这些样本在坐标系中的分布如下： 现在想要使用一个超平面（二维中是直线，一维中是一个数字）把这两种样本进行区分，此时有无数条直线可以做到这件事情，但是在上图的三条直线中，红色的鲁棒性最好，因为两条蓝色的直线，都过于接近两个样本，导致在非训练...
（ 保证能看懂系列）SVM系列（二）soft-margin SVM 详细原理以及一点点的kernel SVM
Lee_Yu_Rui的博客
07-19 1786
本篇继续针soft-margin 软间隔SVM原理进行梳理，需要先对hard-margin SVM 有所掌握，具体见SVM系列（一）hard-margin SVM 详细原理 https://blog.youkuaiyun.com/Lee_Yu_Rui/article/details/107420870 soft-margin SVM 思想 感谢https://www.youtube.com/watch?v=ZF2QR7nSUhg&list=PLOxMGJ_8X74Z1N3OcacUaCxiXaGNHtFw.
机器学习基础-9.支持向量机SVM
闲人勿
06-17 1578
一、支持向量机svm1.概念svm即support vector machine 支持向量机，它既可解决分类问题，也可解决回归问题。在说明svm前，先看由逻辑回归得到的决策边界，如下左图所示。虽然这个决策边界将训练的样本区分开，但是这个决策边界的泛化能力并不好，靠近红色的那个蓝点明显地影响了最终决策边界的位置，而实际上这可能只是个噪声点。更合理的划分方式应该是如下右图所示。svm的思想，直观地来说...
机器学习——SVM(4 Soft-Margin SVM)
daocaoren_的博客
07-24 1224
Soft-Margin 的含义 所谓的Hard-Margin,就是指所有的资料都要完全分开，即separable,这是SVM产生过拟合的原因之一(还有一个原因就是过于复杂的转换 Φ\PhiΦ)。 所以引入Soft-Margin, 即不必让所有的资料都完全分开，让SVM容许一部分的错误分类点的存在，从而在一定程度上减少过拟合，即要在large margin 和错误分类点容忍度（noise toler...
【机器学习】今天详细谈下Soft Margin SVM和 SVM正则化
zenRRan的博客
03-11 2447
导读 昨天详细谈了谈最简单的SVM，相比较于今天要讲的Soft Margin SVM来说，昨天讲的其实是Hard Margin SVM，没看过的朋友们可以点击这里： 【机器学习】今天想跟大家聊聊SVM 为什么提出Soft Margin SVM 还是举一个例子吧 该点属于蓝色类别，所以决策线如图所示。但是这个决策边界如果运用到现实环境中的话，肯定会有很大的误分类点。也就是该分类线...
5G毫米波射频前端设计：从GaN功放到混合信号集成方案
最新发布
ytttr873的博客
07-31 451
同时，GaN功放还具备较高的功率附加效率（PAE），相比传统的半导体材料功放，能够在提供相同功率输出的情况下消耗更少的电能，这对于降低设备的能耗和散热需求具有重要意义。随着5G通信技术的飞速发展，毫米波频段凭借其丰富的频谱资源，成为满足5G高速率、大容量数据传输需求的关键频段。然而，毫米波信号的高频特性带来了诸多设计挑战，射频前端作为无线通信系统中负责信号发射与接收的核心部分，其设计至关重要。GaN功放通过优化电路设计和工艺，能够在高功率输出的情况下保持良好的线性度，确保信号在传输过程中的准确性和可靠性。
评论 1
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