10.SVM的优缺点

最新推荐文章于 2025-05-25 08:59:36 发布
最新推荐文章于 2025-05-25 08:59:36 发布
阅读量2w 收藏 26
点赞数 3
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 支持向量机SVM
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/zm1_1zm/article/details/52752214

SVM有如下主要几个特点： 

(1)非线性映射是SVM方法的理论基础,SVM利用内积核函数代替向高维空间的非线性映射； 

(2)对特征空间划分的最优超平面是SVM的目标,最大化分类边际的思想是SVM方法的核心； 

(3)支持向量是SVM的训练结果,在SVM分类决策中起决定作用的是支持向量；

(4)SVM 是一种有坚实理论基础的新颖的小样本学习方法。它基本上不涉及概率测度及大数定律等,因此不同于现有的统计方法。从本质上看,它避开了从归纳到演绎的传统过程,实现了高效的从训练样本到预报样本的“转导推理”,大大简化了通常的分类和回归等问题； 

(5)SVM 的最终决策函数只由少数的支持向量所确定,计算的复杂性取决于支持向量的数目,而不是样本空间的维数,这在某种意义上避免了“维数灾难”。 

(6)少数支持向量决定了最终结果,这不但可以帮助我们抓住关键样本、“剔除”大量冗余样本,而且注定了该方法不但算法简单,而且具有较好的“鲁棒”性。

 

这种“鲁棒”性主要体现在: 

①增、删非支持向量样本对模型没有影响; 

②支持向量样本集具有一定的鲁棒

最低0.47元/天 解锁文章

200万优质内容无限畅学
机器学习——SVM(Support Vector Machine)
Flora的博客
03-19 859
这里写一下SVM，是为了帮助自己梳理本科的毕业设计。这可以说是一个完整的项目，从实验的设计，开展，完成到最后写论文、答辩，当时自己还是本科，现在回过头来看，还有很多细节理解得不是很深入。有一场面试问到这个项目的时候，就先让你介绍一下，然后问你为什么要用这个方法？我回答的是SVM更适合小样本，然后面试官就问我为什么SVM更适合小样本。我把SVM给解释了一下，说到了支持向量，可是答案似乎并没有让面试官...
支持向量机SVM简介
MusicDancing的博客
08-14 3851
1. 定义 SVM是一种二分类模型，其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器。适合小样本(非线性、高维模式)学习。 模型 -----> 分离平面； 策略 -----> 间隔最大化； 学习算法 -----> 凸二次优化； 3. 线性可分SVM的对偶算法 针对原始问题，应用拉格朗日对偶性，通过求解对偶问题得到原始问题的最优解。 优点： 1. 对偶问题往往更容易求解； 2. 自然引入核函数，进而推广到非线性分类问题。 定义拉格朗日函数(拉...
AMD主板BIOS更新指南：完美兼容VMware
百态老人的博客
05-25 2339
摘要： 在AMD平台上启用AMD-V/SVM虚拟化功能可解决VMware安装Ubuntu的兼容性问题。需进入BIOS（不同品牌按键不同），在CPU配置中启用SVM Mode，保存后重启。验证方法：Windows任务管理器查看“虚拟化”状态，或Linux终端输入cat /proc/cpuinfo | grep svm。注意事项包括关闭Hyper-V、更新BIOS固件及检查嵌套虚拟化支持。若BIOS无SVM选项，需确认CPU支持AMD-V技术。不同主板品牌的BIOS路径示例：华硕（Advanced→CPU Co
SVM的优缺点
weixin_30530939的博客
07-23 1575
优点 可用于线性/非线性分类，也可以用于回归，泛化错误率低，也就是说具有良好的学习能力，且学到的结果具有很好的推广性。 可以解决小样本情况下的机器学习问题，可以解决高维问题，可以避免神经网络结构选择和局部极小点问题。 SVM是最好的现成的分类器，现成是指不加修改可直接使用。并且能够得到较低的错误率，SVM可以对训练集之外的数据点做很好的分类决策。 缺点 对参数调节...
svm分类器_机器学习 第73集：SVM的优势是什么？( 含有笔记、代码、注释 )
weixin_39753397的博客
11-27 1156
SVM的优势是什么？① SVM的优势在于解决小样本、非线性和高维的回归和二分类问题。② 小样本，是指与问题的复杂度相比，SVM要求的样本数相对较少。③ 非线性，是指SVM擅长应付样本数据线性不可分的情况，主要通过核函数和松弛变量来实现，这一块才是SVM的精髓。④ 高维，是指样本维数很高，因为SVM 产生的分类器很简洁，用到的样本信息很少，仅仅用到支持向量。⑤ 由于分类器仅由支持向量决定，SVM还能...
svm优缺点
最新发布
06-15
### 支持向量机（SVM）算法的优缺点分析 支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一种强大的机器学习算法，广泛应用于分类、回归和异常检测任务中。以下是其优点和缺点的具体分析： #### 优点 1. **高效的...
机器学习：svm算法原理的优缺点和适应场景
mohanyelong的博客
08-26 3144
机器学习：svm算法原理的优缺点和适应场景。
二、机器学习基础15（SVM优缺点、聚类与降维）
myani的博客
04-21 3578
SVM 主要特点及缺点 SVM 有如下主要几个特点： (1)非线性映射是 SVM 方法的理论基础,SVM 利用内积核函数代替向高维空间的非线性映射； (2)对特征空间划分的最优超平面是 SVM 的目标,最大化分类边际的思想是 SVM 方法的核心； (3)支持向量是SVM的训练结果,在SVM分类决策中起决定作用的是支持向量。 (4)SVM 是一种有坚实理论基础的新颖的小样本学习方法。它基本上不涉及概率测度及大数定律等,因此不同于现有的统计方法。从本质上看,它避开了从归纳到演绎的传统过程,实现了高效的
声纹识别SVM优缺点
04-02
下面是声纹识别SVM的优缺点： 优点： 1. 高准确性：SVM在处理复杂的非线性问题时表现出色，能够有效地进行分类和识别，因此在声纹识别中可以达到较高的准确性。 2. 鲁棒性：SVM对于噪声和异常数据具有较好的鲁棒性...
题目涉及：SVM对噪声的鲁棒，Adaboost算法的权重更新，bagging和boosting区别
zz2230633069的博客
09-27 5337
1.SVM本身对噪声具有一定的鲁棒性，但实验证明，是当噪声率低于一定水平的噪声对SVM没有太大影响，但随着噪声率的不断增加，分类器的识别率会降低。所以是有条件的。 2.AdaBoost算法中不同的训练集是通过调整每个样本对应的权重来实现的。开始时，每个样本对应的权重是相同的，即其中n为样本个数，在此样本分布下训练出一弱分类器。对于分类错误的样本，加大其对应的权重；而对于分类正确的样本，降低...
写论文时SVR对比模型的一点见解
weixin_43789661的博客
12-30 3057
写论文时SVR对比模型的一点见解 人类通过学习，从已知的 事实中分析、总结出规律，并且根据规律对未来的现象或无法观测的现象做出正确的预测和判断，即获得认知的推广能力。在对智能机器的研究当中，人们也希望能 够利用机器（计算机）来模拟人的良好学习能力，这就是机器学习问题。基于数据的机器学习是现代智能技术中的重要方面，机器学习的目的是通过对已知数据的学 习，找到数据内在的相互依赖关系，从而获得对未知数据的预测和判断能力，在过去的十几年里，人工神经网络以其强大的并行处理机制、任意函数的逼近能力，学 习能力以及自组织
机器学习入门之SVM算法
young_monkeysun的博客
06-06 436
SVM算法简介前言SVM数学模型凸优化求解求其对偶问题：求解其中的αi\alpha_{i}αi​代码实现总结 前言 支持向量机(SVM)算法是一种具有严格数学公式证明的分类算法。从简单说起，例如需要对一组二维数据D=(x1,y1),(x2,y2),...,(xm,ym)D={(x_{1},y_{1}),(x_{2},y_{2}),...,(x_{m},y_{m})}D=(x1​,y1​),(x2​,y2​),...,(xm​,ym​),yi∈(−1,+1)y_{i}\in (-1,+1)yi​∈(−1,+1
SVM介绍
qq_41694461的博客
08-12 3744
SVM介绍
SVM
Beans___Lee的博客
11-04 336
1. SVM原理 SVM 是一种二类分类模型。它的基本模型是在特征空间中寻找间隔最大化的分离超平面的线性分类器。 当训练样本线性可分时，通过硬间隔最大化，学习一个线性分类器，即线性可分支持向量机； 当训练数据近似线性可分时，引入松弛变量，通过软间隔最大化，学习一个线性分类器，即线性支持向量机； 当训练数据线性不可分时，通过使用核技巧及软间隔最大化，学习非线性支持向量机。 2....
SVM & FC+Softmax 分类
qq_42283621的博客
09-07 1162
支持向量机是一种二分类模型算法，它的基本模型是定义在特征空间的间隔最大的线性分类器，说白了就是在中间画一条线，然后以 “最好地” 区分这两类点。以至如果以后有了新的点，这条线也能做出很好的分类。W每列代表一个SVM分类器，n个类别共n个SVM分类器，每个SVM分类器输出该样本属于某一个类的概率（即每个SVM均做二分类）原则上每个样本属于每个类别的概率均属于[0, 1]且无和为1的限制。Y按行进行softmax，即每个样本属于各个类别的概率和为1。样本数量b，类别数量n，特征长度d。
SVM适合小数据量原因
qq_40598006的博客
03-03 3855
SVM本质上是凸优化问题，看一下原理就应该知道**，如果增加的样本点只是无效约束，并不会影响其最后的结果。这也就是为什么SVM适合于小样本量数据集的原因**。**随样本量而使模型自身发生改变的，是统计推断。**最大似然，MAP，再到贝叶斯，每个都涉及到样本数prod的一项，这些方法建立的模才真正和样本数量有最直接的联系。 ...
支持向量机（SVM）--小样本
gm0012的博客
12-09 5133
简介 支持向量机（support vector machines, SVM）是一种二分类模型，它的基本模型是定义在特征空间上的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的的学习策略就是间隔最大化，可形式化为一个求解凸二次规划的问题，也等价于正则化的合页损失函数的最小化问题。SVM的的学习算法就是求解凸二次规划的最优化算法。 原理 SVM学习的基本想法是求解能够正确划分训练数据集并且几何间隔最大的分离超平面。如下图所示， [公式] 即为分离超平面
机器学习——SVM
weixin_62276149的博客
12-18 226
超平面是一个n-1维的线性子空间，在特征空间中具有最大的间隔，即离两个类别最近的样本点的距离最大。而∑i=1m​ξi​项表示了误分类点的数量和松弛变量的总和，它的值越小代表模型对误分类点的容忍度越低，具有更好的鲁棒性。其中，w=(w1​,w2​,...,wn​)是一个n维的向量，b是一个标量，x=(x1​,x2​,...,xn​)是一个n维的特征向量。对于不同的核函数，映射函数的形式也不同。其中，∣∣xi​−xj​∣∣2表示欧几里得距离的平方，σ是高斯核的带宽参数，控制着样本点在新特征空间中的分布范围。
评论
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