SVM-对偶问题、核技巧、RBF、参数gamma和C

最新推荐文章于 2025-06-30 18:30:00 发布
最新推荐文章于 2025-06-30 18:30:00 发布
阅读量2.9k 收藏 4
点赞数 3
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 机器学习算法 文章标签： SVM 核函数 调参
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。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/yuzhiarchy/article/details/82494398
本文分享了作者重新学习支持向量机(SVM)的心得体会，包括SVM的基础知识回顾及个人对SVM参数的理解。作者感谢泽明和仲伟的帮助，并邀请读者进行质疑和讨论。参考了《机器学习》、《Convex Optimization》等文献。

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

最近重新看SVM的一点心得。第一部分是SVM的基础，了解的同学可以跳过直接看第二部分。感谢泽明和仲伟的帮助。欢迎质疑和讨论。
一、SVM背景知识
这里写图片描述这里写图片描述这里写图片描述这里写图片描述
二、我的补充和参数理解
这里写图片描述
这里写图片描述
这里写图片描述
这里写图片描述
这里写图片描述
这里写图片描述
参考文献
1. 周志华. 机器学习. 清华大学出版社，2016.
2. Boyd S P, Vandenberghe L. Convex Optimization. Cambridge University Press, 2004.
2. SVM核技巧之终极分析. https://www.cnblogs.com/Wanggcong/p/4878141.html
3. SVM的两个参数 C 和 gamma. https://blog.youkuaiyun.com/lujiandong1/article/details/46386201

SVM核技巧
u014611178的博客
10-19 528
核技巧 非线性分类问题 非线性分类问题：通过非线性模型才能很好地进行分类的问题。 一般来说，原始样本空间无法用超平面将训练样本分开，但是可以用超曲面达到正确分类效果，就称这个问题非线性可分。 如左图所示，不可能用一个超平面将两类数据分开，怎么办呢？将低维数据映射到高维，使样本线性可分。 下面给个简单的例子： 如图在(x1,x2)(x_1,x_2)(x1​,x2​)坐标系下有两类数据： 红圈类，包括2个点：a⃗1=[0,2]T\vec{a}_1 = [0,2]^Ta1​=[0,2]T，a⃗2=[0,−1
1.22SVM（对偶性，KKT条件，核函数(高斯核函数RBF，参数伽马），软间隔问题（对误差容忍，参数C），总结，例题），SVM流程，代码，划分指定类数
m0_73553411的博客
01-26 1862
将原始空间中的向量作为输入向量，并返回特征空间（转换后的数据空间,可能是高维）中向量的点积的函数称为核函数。使用内核，不需要显式地将数据嵌入到空间中，因为许多算法只需要图像向量之间的内积（内积是标量）；在特征空间不需要数据的坐标。这个核函数计算出来的结果，直接就是这两个向量之间的空间相似度；自变量是两个向量间的距离在面对非线性SVM划分，可以使用高斯核函数对于高斯核函数，伽马值越小，对距离的容忍度越大；就是说小伽马值更容易使两个相差不近的点被划分为同一类当中，导致预测精度的下降。
支持向量机（SVM）的超参数调整 C 和 Gamma 参数
养乐多的博客
07-16 2万+
在本文中，我们将深入探讨支持向量机的两个重要参数：C和gamma。
SVM核函数大揭秘：一文读懂线性核、多项式核、RBF核和Sigmoid核（附Python代码）
最新发布
qiutesting的博客
06-30 2526
在支持向量机(SVM)的世界里，核函数就像哈利波特的魔法棒——轻轻一挥，就能让线性不可分的数据变得服服帖帖！今天我们就来深度解析SVM最常用的四大核函数，用最通俗的语言+最直观的代码，带你玩转核技巧。默认选择RBF核：除非有明确理由用其他核线性核三板斧：高维稀疏数据+大规模数据+快速原型多项式核当备胎：当RBF核参数难调时尝试Sigmoid核慎用：除非你懂它在干什么💡温馨提示：核函数不是越复杂越好，适合数据的才是最好的！建议通过交叉验证实验确定最终方案。
SVM之核技巧
qq_40725653的博客
08-04 1123
核方法可以说是支持向量机的灵魂所在，是SVM中最为关键重要的内容。在面对一些非线性问题时，前面我们所讲的线程处理方式最终的效果差强人意。因此针对于非线性的核方法便应运而生。下面将会从核技巧、正定何证明、核技巧在SVM中的应用三个方面进行主要的介绍，最后会提供几种常用的核函数 核技巧 首先应明确核函数处理的问题：低维不可分 核方法定义：K(x,z)=φ(x).φ(z)K(x,z)=φ(x).φ(z)K(x,z)=φ(x).φ(z) 针对一个非线性问题一般不容易进行求解，通常情况下我们会对该问题进行变换，使之成
【机器学习】SVM核方法
qq_32742009的博客
08-05 2142
Kernel Trick 在 SVM 中引入核方法便可使得 SVM 变为非线性分类器，给定非线性可分数据集 ，如下图所示，此时找不到一个分类平面来将数据分开，核方法可以将数据投影到新空间，使得投影后的数据线性可分，下图给出一个  的映射，原空间为  ,新空间为  ，根据图可以看出映射后样本点的变化，此时样本便为线性可分的了，直接用  分类即可。 上图是一个  的映射，但一般情况下，特征空间...
【SVM03】核技巧（Kernel Trick）——SVM的非线性魔法
熵数实验室
04-11 732
核技巧是SVM从线性分类器跃升为强大的非线性分类器的关键。它通过核函数巧妙地在低维空间进行计算，却实现了在高维（甚至无限维）特征空间中寻找线性超平面的效果，极大地扩展了SVM的应用范围。核心思想：隐式映射到高维空间。关键工具：核函数 (K(x_i, x_j) = \phi(x_i) \cdot \phi(x_j))。常用核：线性核、多项式核、高斯核(RBF)。实现：替换对偶问题和决策函数中的内积。我们现在理解了SVM如何处理线性和非线性问题。
机器学习面试中的SVM详解：掌握核技巧与参数调整，让你在面试中更加自信
[机器学习面试中的SVM详解：掌握核技巧与参数调整，让你在面试中更加自信](https://wzwhit.github.io/img/svm/svm-31.png) # 摘要 支持向量机（SVM）是机器学习领域的重要算法，它在分类和回归任务中展现出了显著的...
python中的sklearn.svm.svr_支持向量机SVM--sklearn 参数说明
weixin_33499681的博客
01-29 3705
SVM(Support Vector Machine)支持向量机1、SVM线性分类器sklearn. svm. LinearsvC(penalty=12, loss=squared_hinge, dual=True, tol=0 0001, C=1.0,multi_class=ovr, fit_intercept=True, intercept_ scaling=1, class_weight=N...
【机器学习】支持向量机SVM-详解
2201_75415080的博客
10-24 3260
SVM全称是supported vector machine（支持向量机），即寻找到一个超平面使样本分成两类，并且间隔最大。SVM能够执行线性或非线性分类、回归，甚至是异常值检测任务。是机器学习领域最受欢迎的模型之一。SVM特别适用于中小型复杂数据集的分类。
SVM算法（三）核技巧
guofei_fly的博客
10-22 1533
在前文SVM算法（二）线性可分的SVM求解中，详细推导了对线性可分数据的超平面划分原理，同时也抛出了一个问题：若数据非线性，该如何处理？这也是本文需要解决的问题。 一、非线性特征的线性求解 在线性模型wx+b\boldsymbol {wx+b}wx+b中，可对原始线性特征x\boldsymbol xx进行各类非线性转换ϕ(x)=xixj,exi,xi2\boldsymbol {\phi(x)}=x...
SVM核函数RBF的参数
热门推荐
若水斋
04-17 4万+
SVM的核函数RBF有两个参数，gamma和C，本文阐明了这两个参数的影响。参数gamma定义了单个训练样本的影响大小，值越小影响越大，值越大影响越小。参数C在误分类样本和分界面简单性之间进行权衡。低的C值使分界面平滑，而高的C值通过增加模型自由度以选择更多支持向量来确保所有样本都被正确分类
《SVM笔记系列之六》支持向量机中的核技巧那些事儿
机器学习杂货铺1号店
10-16 947
《SVM笔记系列之六》支持向量机中的核技巧那些事儿 前言 我们在前文[1-5]中介绍了线性支持向量机的原理和推导，涉及到了软和硬的线性支持向量机，还有相关的广义拉格朗日乘数法和KKT条件等。然而，光靠着前面介绍的这些内容，只能够对近似于线性可分的数据进行分割，而不能对非线性的数据进行处理，这里我们简单介绍下支持向量机中使用的核技巧，使用了核技巧的支持向量机就具备了分割非线性数据的能力。本篇可能是我...
SVM之线性不可分与核技巧
空字符
06-13 1407
跟我一起机器学习系列文章将首发于公众号：月来客栈，欢迎文末扫码关注！ 在前面两篇文章中，笔者通过两个角度来介绍了什么是支持向量机。不过说一千道一万，还是不如动手来做做。在本篇文章中，笔者将首先介绍如何通过sklearn来搭建相应的SVM分类模型，然后将接着介绍如何处理SVM中的线性不可分问题。 1 SVM建模 1.1 API介绍 在sklearn中，我们通过from sklearn.svm import SVC这句代码就能够导入SVM分类模型了。有人可能会觉得奇怪，为什么导入的是一个叫SVC的东西？这是因为
支持向量机SVM和核技巧
Geek
03-16 381
只要保留支持向量即可（对应ai不为0）
RBF核函数中的gamma
ITpfzl的博客
09-24 1万+
gamma越大，高斯分布越窄。gamma越小，高斯分布越宽，gamma相当于调整模型的复杂度，gamma值越小模型复杂度越低，gamma值越高，模型复杂度越大 #!/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets import pandas a...
机器学习：核方法和soft svm
HAHA的专栏
03-31 3186
核方法和soft svm        核方法：                  在用svm进行二分类的时候，如果数据在当前维上不是线性可分的，那么就消炎药把原始的样本数据投影到高维的空间上。高维可分之后在大会到现在的维度，但是这里有一个问题就是：这样做的运算量太大了。
高斯核函数(RBF)时的超参数C和gamma---SVM学习笔记
mly0125的博客
05-11 846
因为σ \sigmaσ会很小，很小的高斯分布长得又高又瘦，会造成只会作用于支持向量样本附近，对于未知样本分类效果很差，但训练准确率可以很高，(如果让无穷小，则理论上，高斯核的SVM可以拟合任何非线性数据，但容易过拟合)。C是惩罚系数，即对样本分错的宽容度。C越高，说明越不能容忍出现分错,容易过拟合。C越小，容易欠拟合。C过大或过小，泛化能力变差。千万要注意地是这个，否则容易死记硬背，即gamma和σ \sigmaσ是倒数关系。如果gamma设的太大，容易导致过拟合。
rbf核svm
06-03
然后是RBF核的关键参数，用户可能关心gamma和C的作用。Gamma控制模型的复杂度，gamma越大，模型越容易过拟合，因为每个样本的影响范围小；而C是正则化参数，权衡间隔最大化和分类错误。需要解释这两个参数如何影响...
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