机器学习实战----初识支持向量机(SVM)

最新推荐文章于 2025-06-02 18:39:57 发布
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本文介绍了支持向量机（SVM）的基础概念，包括间隔最大化、对偶问题的优化策略以及如何利用核函数解决线性不可分问题。通过实例展示了核函数在低维到高维映射中的作用，强调了SVM寻找最大间隔超平面的重要性。

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一什么是支持向量机

       SVM - 支持向量机。支持向量机，其含义是通过支持向量运算的分类器。其中“机”的意思是机器，可以理解为分类器。它是一种二类分类模型，其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器，其学习策略便是间隔最大化，最终可转化为一个凸二次规划问题的求解。

二基本概念

1间隔

给定训练样本集d = {（X 1，Y 1），（X 2，Y 2），......，（X 米，Y

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机器学习实战——支持向量机
weixin_46120403的博客
12-31 516
目录 一、简介 1.概述 2.基于最大间隔分割数据 3.最大间隔 二、实验操作 1.简化版SMO算法 2.Platt SMO 算法 三、总结 一、简介 1.概述 支持向量机（SVM，也称为支持向量网络），支持向量机（support vector machines）是一种二分类模型，监督式学习 (Supervised Learning)的方法，主要用在统计分类 (Classification)问题和回归分析 (Regression)问题上。它的目的是寻找一个超平面来对样本进行分割，分割的
《机器学习实战》学习笔记：支持向量机
liyuefeilong的专栏
10-01 3876
支持向量机，就是通过最大化支持向量到分类超平面之间的分类间隔。分类超平面就是我们想要得到的决策曲面；支持向量就是离分类超平面最近的点，而间隔即为支持向量到分类超平面的距离。
支持向量机SVM
最新发布
2302_82237047的博客
06-02 1449
在软间隔中，支持向量包括三类样本：1. 边界上的样本：满足且（对应2. 间隔内的正确分类样本：满足且（对应3. 错分样本：满足且（对应关键性质：软间隔超平面的位置由所有支持向量共同决定，而非仅由边界上的样本决定。错分样本和间隔内样本通过调整的值影响超平面，使模型在复杂数据中仍保持鲁棒性。核函数是一个函数 K(x , z) ，它接受两个低维空间中的输入向量 x 和 z ，输出它们在高维特征空间中的内积，即 K(x , z) = ⟨ ϕ(x) , ϕ(z) ⟩；其中 ϕ(
机器学习实战05：支持向量机
一七
12-02 527
- 基于最大间隔分隔数据 关于支持向量机 优点：泛化错误率低，计算开销不大，结果易解释。 缺点：对参数调节和核函数的选择敏感，原始分类器不加修改仅适用于处理二类问题。 适用数据类型：数值型和标称型数据。 如果数据点离决策边界越远，那么其最后的预测结果也就越可信。 我们希望找到离分隔超平面最近的点，确保它们离分隔面的距离尽可能远。这里点到分隔面的距离被称为间隔。我们希望间隔尽可能地大，这是因为如果我...
机器学习实战：支持向量机
RexT1的博客
12-05 648
机器学习实战 文章目录机器学习实战1、支持向量机 概述2、支持向量机 场景3、支持向量机 原理开发流程4、 1、支持向量机 概述 支持向量机(Support Vector Machines, SVM)：是一种监督学习算法。 支持向量(Support Vector)就是离分隔超平面最近的那些点。 机(Machine)就是表示一种算法，而不是表示机器。 2、支持向量机 场景 要给左右两边的点进行...
《机器学习实战》——支持向量机
IT人生
05-14 553
一 什么是SVM？SVM的英文全称是Support Vector Machines，我们叫它支持向量机。支持向量机是我们用于分类的一种算法。让我们以一个小故事的形式，开启我们的SVM之旅吧。在很久以前的情人节，一位大侠要去救他的爱人，但天空中的魔鬼和他玩了一个游戏。魔鬼在桌子上似乎有规律放了两种颜色的球，说：”你用一根棍分开它们？要求：尽量在放更多球之后，仍然适用。”于是大侠这样放，干的不错？然后...
机器学习实战 支持向量机
weixin_41898948的博客
11-30 372
机器学习实战 支持向量机 1.SVM 。SVM有很多实现，但是本章只 关注其中流行的一种实现，即序列最小优化①（Sequential Minimal Optimization，SMO）算法。 在此之后，将介绍如何使用一种称为核函数（kernel）的方式将SVM扩展到更多数据集上。后 会回顾第1章中手写识别的例子，并考察其能否通过SVM来提高识别的效果 2. 基于最大间隔分隔数据 支持向量机 优点：...
机器学习实战—支持向量机
qq_43456605的博客
10-30 1416
支持向量机、硬间隔SVM
机器学习实战之支持向量机
小猪真的真的真的要减肥了
04-10 1465
1. 基本定义 (1)分隔超平面: 分类的决策边界,分布在超平面一侧的所有数据都属于某个类别, 分布在另一测的所有数据则属于另一个类别. (2) 间隔: 样本点到分割面的距离; 在训练过程中, 希望间隔尽可能大, 因为如果我们犯错或者在有限数据上训练分类器的话,希望分类器尽可能健壮. (3) 支持向量: 离分割超平面最近的那些点. 2. svm (1) 支持向量机是一个二类分类器;类
机器学习实战（支持向量机）
weixin_43925467的博客
04-05 934
支持向量机 线性SVM分类 硬间隔分类：让所有实例都在正确的一边的分类。 硬间隔变成软间隔：引入松弛变量C。 C是调节间隔与准确率的因子，C值越大，越不愿放弃那些离群点；c值越小，越不重视那些离群点。（模型过拟合，C值调小进行正则化） 软间隔分类：在“街道”的宽度和间隔违例（错误分类）之间找到良好的平衡的分类。 svm_clf = SVC(kernel=“linear”, C=float(“inf”)) 线性核函数 非线性SVM分类 通过非线性变换，将非线性问题变为线性问题 添加特征 指定kernel
机器学习实战之支持向量机（Support Vector Machine）
qq_43271202的博客
12-05 412
机器学习实战之支持向量机（Support Vector Machine） 理论知识 支持向量机分为： 线性可分支持向量机 线性支持向量机 非线性支持向量机 支持向量机的本质为求解一个凸二次规划问题，如今使用最广泛的求法为SMO（Sequential Minimal optimization）算法 在这里，不过多介绍理论知识，主要介绍实战内容 SVM应用的一般框架 收集数据 准备数据：数值型数...
支持向量机
12-05
支持向量基纯理论介绍，内容非常适做理论研发的人员，只做第三方应用的没必要看。这是维基百科对支持向量机的介绍。
机器学习之支持向量机实战
Maple__Boy
09-11 721
相关的svm基本知识在前序章节中已经写的非常的详细，请读者在掌握svm基本知识之后在进行相关的代码练习。 实例代码一： #!/usr/bin/python # -*- coding:utf-8 -*- import numpy as np from sklearn import svm from sklearn.model_selection import train_test_split import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt f
【机器学习实战-python3】支持向量机（Support Vecrtor Machines SVM）
修行的猫ZQ
03-02 2796
有人认为SVM是最好的现成的分类器，“现成”指的是分类器不加修改即可直接使用，意味着直接应用SVM可以取得较低的错误率，对训练集之外的数据点做出很好的分类决策。 SVM有许多实现，这里介绍其中一种最流行的实现，即序列最小优化（SMO）算法，然后添加kernel函数将SVM拓展到更多数据集。 SVM是基于最大间隔分隔数据，若所给数据是二维的，则分隔线为一条直线，若数据为三维的，则分割线为一个平面，
【机器学习实战】6、支持向量机
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呆呆的猫的博客
03-19 2万+
第六章 支持向量机 6.1 什么是支持向量机 6.1.1 线性SVM 6.1.2 函数间隔和几何间隔 6.1.3 最大间隔分离超平面 6.1.4 支持向量和间隔边界 6.1.4 学习的对偶算法 6.2 线性支持向量机与软间隔最大化 6.2.1 线性支持向量机 6.2.2 学习的对偶算法 6.2.3 支持向量 6.2.4 合页损失函数 6.2.5 编程求解线性SVM 6.2.6 简化版SM...
《机器学习实战》第六章——支持向量机
weixin_44275584的博客
12-23 263
支持向量机就是希望找到到支持向量距离最小的那一个超平面。 优点：泛化错误率低，计算开销不大，容易得到结果 缺点：对参数调解和核函数的选择敏感，原始分类器不加修改仅适用于处理二分类问题 适用于： 线性可分：可以使用一条线（超平面）完全把‘0’，‘1’两种类型的数据分割开——该线称为分割超平面，也就是分类的决策边界 支持向量机就是希望能采取数据点离决策边界最远的方法来构建分类器。 分类器工作原理： 输入数据给分类器，会输出一个分类标签，这相当于类似sigmoid函数的作用。 超平面确定后，各个点到超平面
Python学习-机器学习实战-ch06 支持向量机
我们的目标是星辰大海
04-25 2897
支持向量机是我学习机器学习时期最重要的分类算法（没有之一），但是每次都似懂若无的感觉。其中用到了间隔最大化、对偶问题求解等等步骤。其中最重要的就是SMO优化算法求解。 ================================================================== SMO优化算法的核心是：每次循环中选择两个alpha进行优化，一旦选择一对合适的alpha，那
机器学习实战 第六章 支持向量机
qq_59026468的博客
09-16 607
svm
《机器学习实战》——支持向量机SVM
weixin_41965380的博客
08-13 2596
一、前言         这应该是我第一次写博客，写的不好，还请各位大神多多指教……        学习机器学习已经有一段时间了，已经稍稍入了点门了，但是总感觉对数据的处理理解不到位，苏安然跟着书把代码实现了，但怎样实现的还是不清楚，希望继续学习下去，可以把这一点搞清楚吧。 二、基本概念        下面进入正题，学习支持向量机，首先得理解支持向量机的基本概念。在线性可分（对于一个数据集...
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