通俗易懂的SVM分类器解释（简单易懂）

最新推荐文章于 2025-10-24 18:29:40 发布
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#深度学习

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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 5285
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
四种SVM分类器
01-04
四种流行的SVM分类器工具箱，很全。rar
Matlab-SVM分类器
热门推荐
lwwangfang的博客
08-29 9万+
支持向量机（Support Vector Machine，SVM)，可以完成对数据的分类，包括线性可分情况和线性不可分情况。 1、线性可分 首先，对于SVM来说，它用于二分类问题，也就是通过寻找一个分类线(二维是直线，三维是平面，多维是超平面）可以将数据分为两类。 并用线性函数f(x)=w·x +b来构造这个分类器(如下图是一个二维分界线） 其中，w是权重向量，x为训练元
opencv学习笔记6：SVM分类器
最新发布
zhang_si_hang的博客
10-24 991
SVM（Support Vector Machine，支持向量机）本质上是一种 "找最佳分割线" 的算法，目的是把不同类别的数据分开。你有一堆红苹果和绿苹果（两种数据）你想画一条线，把红苹果和绿苹果完全分开SVM 的作用就是帮你找到这条 "最好" 的线在二维平面（比如一张纸）上，就是一条直线在三维空间（比如一个盒子）里，就是一个平面用来分隔不同类数据的边界红苹果中离这条线最近的那个苹果绿苹果中离这条线最近的那个苹果这两个苹果就是 "支持向量"，它们决定了这条线的位置。
SVM分类器
顺其自然~专栏
01-03 1595
SVM是一种线性分类器，分类的对象要求是线性可分。因此我们首先要了解什么是线性可分与线性不可分。假如在课桌“三八线”的两旁分别放了一堆苹果和一堆荔枝，通过“三八线”这样一条直线就能把苹果和荔枝这两种类别的水果分开了（如左下图），这种情况就是线性可分的。但是如果苹果和荔枝的放置位置是苹果包围荔枝的局面（如右下图），就无法通过一条直线将它们分开（即这样的直线是不存在的），这种情况则是线性不可分的情形。当然，这里举例的对象是苹果、荔枝等具体实物。
通俗易懂的SVM分类器解释
zheshigeren的博客
08-31 1973
SVM分类器
精选资源
SVM原理详解，通俗易懂
01-27
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...
svm的介绍，通俗易懂
07-21
这样做的目的是为了提高分类器的泛化能力。 #### 构建SVM 1. **最大化几何间隔** - **目标函数**：为了实现最大化几何间隔的目标，SVM定义了一个目标函数。该函数旨在最大化样本点到决策边界的最小距离，即最大化...
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 2833
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...
[机器学习] 支持向量机通俗导论节选（一）
飞扬的青春的专栏
06-27 1600
本文转载自：http://blog.youkuaiyun.com/v_july_v/article/details/7624837
SVM分类器.zip
11-18
用matlab实现的SVM分类器，以及对原始SVM进行的一些改进，改进之后提高了SVM分类性能，可以用于信号分类识别，分类有关的研究领域
svm分类器和训练器
03-10
SVM训练器和分类器，实现分类和训练，比较常用
python+opencv实现hog+svm的训练
dongbao520的博客
04-18 549
python实现hog+svm训练的网上很多，但是资源svm训练这一块都是通过skimage这个库来实现的，本文从hog特征提取到svm的训练，以及后面的测试都是通过调用opencv来实现的，这样对于基于opencv来做开发的话较为方便，python+opencv通常是在建模的时候会用到，这主要是python脚本语言的高效性。话不多少，下面直接上代码： 原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/yongjiankuang/article/details/79808346 """ Created
机器学习之旅---SVM分类器
pymnn的博客
12-02 1万+
本次内容主要讲解什么是支持向量，SVM分类是如何推导的，最小序列SMO算法部分推导。 最后给出线性和非线性2分类问题的smo算法matlab实现代码。 一、什么是支持向量机(Support Vector Machine) 本节内容部分翻译Opencv教程： http://docs.opencv.org/doc/tutorials/ml/introduct
SVM分类器详解
qq_31786015的博客
12-05 1万+
本文内容转载自大神博客，再次感谢大神的分享
SVM分类器解读
Allyli0022的专栏
11-21 621
支持向量机的核心知识是点到直线距离计算、拉格朗日乘子法、求偏导和数值计算法。 思路： 第一：计算点到直线的距离； 第二：确定影响距离的关键系数w； 第三：对第二步骤确定的关键系数构建拉格朗日乘子方程L； 第三：对L进行求偏导，得出两个系数w和b的表示形式，得到1式和2式； 第四：将1式和2式代入L得到对偶问题方程式L'； 第五：L‘和2式组成不等式方程组，利用数值计算法/线性规划法进
svm分类器_支持向量机（SVM）简介
weixin_39759060的博客
12-10 1439
支持向量机是称为最大边缘分类器的分类器的概括。最大边缘分类器其实很简单，但是因为类必须用线性边界分隔，所以不能应用于大多数数据集。这就是为什么支持向量分类器被引入作为最大边缘分类器的扩展的原因，其可以应用于更广泛的情况。支持向量机只是支持向量分类器的进一步扩展，以适应非线性类边界。它既可以用于二进制分类，也可以用于多类分类。解释SVM理论是非常具有技术性的。这里并不是最详细的解释，但它会是一个很好...
通俗易懂的支持向量机(SVM)导论与Python实现
支持向量机（Support Vector Machines，简称SVM）是一种二分类模型，其基本模型定义为特征空间上间隔最大的线性分类器，间隔最大使它有别于感知机；SVM还包括核技巧，这使它成为实质上的非线性分类器。SVM学习策略...
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