支持向量机原理与高斯核函数

最新推荐文章于 2024-12-27 14:06:48 发布
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#支持向量机 #机器学习 #人工智能

本文介绍了支持向量机(SVM)的基本原理及其在机器学习中的应用。详细讲解了线性回归代价函数如何转化为SVM的代价函数，并解释了SVM如何通过最大化决策边界来优化模型。此外，还探讨了高斯核函数的应用，它可以用于寻找非线性的决策边界。

支持向量机原理

首先先从线性回归下手，下面是线性回归的代价函数，目的是求出最优化参数θ

 将函数经过这样的变化：

 最终得到支持向量机的代价函数：

其中c类似于正则化参数  

而支持向量机的假设模型是这样的：

 支持向量机选择决策边界的原理是：

 其中θ是决策边界在原点的法向量，例如下图：</

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机器学习之支持向量机实例，线性核函数 多项式核函数 RBF高斯核函数 sigmoid核函数
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