1. 什么是支持向量机?   在机器学习中,分类问题是一种非常常见也非常重要的问题.常见的分类方法有决策树.聚类方法.贝叶斯分类等等.举一个常见的分类的例子.如下图1所示,在平面直角坐标系中,有一些点,已知这些点可以分为两类,现在让你将它们分类. (图1) 显然我们可以发现所有的点一类位于左下角,一类位于右上角.所以我们可以很自然将它们分为两类,如图2所示:红色的点代表一类,蓝色的点代表一类. (图2) 现在如果让你用一条直线将这两类点分开,这应该是一件非常容易的事情,比如如图3所示的三条直线都…

http://ju.outofmemory.cn/entry/119152 http://www.cnblogs.com/zhizhan/p/4412343.html 支持向量机SVM是从线性可分情况下的最优分类面提出的.所谓最优分类,就是要求分类线不但能够将两类无错误的分开,而且两类之间的分类间隔最大,前者是保证经验风险最小(为0),而通过后面的讨论我们看到,使分类间隔最大实际上就是使得推广性中的置信范围最小.推广到高维空间,最优分类线就成为最优分类面. 支持向量机是利用分类间隔的思想进行训练…

[白话解析] 深入浅出支持向量机(SVM)之核函数 0x00 摘要 本文在少用数学公式的情况下,尽量仅依靠感性直觉的思考来讲解支持向量机中的核函数概念,并且给大家虚构了一个水浒传的例子来做进一步的通俗解释. 0x01 问题 在学习核函数的时候,我一直有几个很好奇的问题. Why 为什么线性可分很重要? Why 为什么低维数据升级到高维数据之后,就可以把低维度数据线性可分? What 什么是核函数,其作用是什么? How 如何能够找到核函数? 不知道大家是否和我一样有这些疑问,在后文中, 我将通过…

从1995年Vapnik等人提出一种机器学习的新方法支持向量机(SVM)之后,支持向量机成为继人工神经网络之后又一研究热点,国内外研究都很多.支持向量机方法是建立在统计学习理论的VC维理论和结构风险最小原理基础上的,根据有限的样本信息在模型的复杂性(即对特定训练样本的学习精度,Accuracy)和学习能力(即无错误地识别任意样本的能力)之间寻求最佳折衷,以期获得最好的推广能力(Generalizatin Ability). SVM一种新的非常有发展前景的分类识别技术.SVM是建立在统计学习理论中…

(简单介绍一下支持向量机,详细介绍尤其是算法过程可以查阅其他资) 在机器学习领域,支持向量机SVM(Support Vector Machine)是一个有监督的学习模型,通常用来进行模式识别.分类(异常值检测)以及回归分析. 其具有以下特征: (1)SVM可以表示为凸优化问题,因此可以利用已知的有效算法发现目标函数的全局最小值.而其他分类方法都采用一种基于贪心学习的策略来搜索假设空间,这种方法一般只能获得局部最优解. (2) SVM通过最大化决策边界的边缘来实现控制模型的能力.尽管如此,用户必须…

在上两节中,我们讲解了机器学习的决策树和k-近邻算法,本节我们讲解另外一种分类算法:支持向量机SVM. SVM是迄今为止最好使用的分类器之一,它可以不加修改即可直接使用,从而得到低错误率的结果. [案例背景] 从前有两个地主,他们都是占山为王的一方霸主.本来各自吃饱自己的饭万事无忧,可是人心不知足蛇吞象啊,自己总是都想占对方的一亩三分地,冲突争吵从来都没有停歇过.当时的环境就是谁狠这土地就归谁,但是我们现在想从科学的角度来分析,如何让他们的地盘均分,画条边界线,从此互不干扰呢? [演示代码] i…

支持向量机—SVM原理代码实现 本文系作者原创,转载请注明出处:https://www.cnblogs.com/further-further-further/p/9596898.html 1. 解决什么问题? 最基本的应用是数据分类,特别是对于非线性不可分数据集.支持向量机不仅能对非线性可分数据集进行分类,对于非线性不可分数据集的也可以分类 (我认为这才是支持向量机的真正魅力所在,因为现实场景中,样本数据往往是线性不可分的). 现实场景一 :样本数据大部分是线性可分的,但是只是在样本中含有少量…

SVM原理 线性可分与线性不可分 线性可分 线性不可分-------[无论用哪条直线都无法将女生情绪正确分类] SVM的核函数可以帮助我们: 假设‘开心’是轻飘飘的,“不开心”是沉重的 将三维视图还原成二维: 刚利用“开心”“不开心”的重量差实现将二维数据变成三维的过程,称为将数据投射至高维空间,这正是核函数的功能 在SVM中,用的最普遍的两种把数据投射到高维空间的方法分别是多项式内核.径向基内核(RFB) 多项式内核: 通过把样本原始特征进行乘方来把数据投射到高维空间[如特征1^2,特征2^3…

一步步教你轻松学支持向量机SVM算法之案例篇2 (白宁超 2018年10月22日10:09:07) 摘要:支持向量机即SVM(Support Vector Machine) ,是一种监督学习算法,属于分类的范畴.首先,支持向量机不是一种机器,而是一种机器学习算法.在数据挖掘的应用中,与无监督学习的聚类相对应和区别.广泛应用于机器学习,计算机视觉和数据挖掘当中.(本文原创,转载必须注明出处.) 目录 1 机器学习:一步步教你轻松学KNN模型算法 2 机器学习:一步步教你轻松学决策树算法 3 机器学…

一步步教你轻松学支持向量机SVM算法之理论篇1 (白宁超 2018年10月22日10:03:35) 摘要:支持向量机即SVM(Support Vector Machine) ,是一种监督学习算法,属于分类的范畴.首先,支持向量机不是一种机器,而是一种机器学习算法.在数据挖掘的应用中,与无监督学习的聚类相对应和区别.广泛应用于机器学习,计算机视觉和数据挖掘当中.(本文原创,转载必须注明出处.) 目录 1 机器学习:一步步教你轻松学KNN模型算法 2 机器学习:一步步教你轻松学决策树算法 3 机器学…