文章目录1. 支持向量学习机1.1 直观例子1.2 用数学理解直观1.3 从几何直观到最优化问题1.4 损失项1.5 损失函数与惩罚项1.6 Hard margin与soft margin比较1.7 支持向量学习机与逻辑回归： 隐藏的假设2. 核函数2.1 空间变换：从非线性到线性2.2 拉格朗日对偶2.3 支持向量2.4 核函数的定义
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2021-06-18 15:41:05
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文章目录1. 支持向量学习机1.1 直观例子1.2 用数学理解直观1.3 从几何直观到最优化问题1.4 损失项1.5 损失函数与惩罚项1.6
原创
2022-03-10 16:44:22
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支持向量机（Support Vector Machine,SVM）是效果最好的分类算法之中的一个。
一、线性分类器：
一个线性分类器就是要在n维的数据空间中找到一个超平面，通过这个超平面能够把两类数据分隔开来。
一个超平面。在二维空间中的样例就是一条直线。
首先给出一个很很easy的分类问题（线性可分）。我们要用一条直线，将下图中黑色的点和白色的点分开，很显然。图上的这条直线就
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2017-07-30 14:52:00
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支持向量机(support vector machines, SVM)是一种二类分类模型。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；...
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2023-10-10 10:04:14
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支持向量机（英语：Support Vector Machine, 简称SVM)，是一种有监督学习方法，可被广泛应用于统计分类以及线性回归。Vapnik等人在多年研究统计学习理论基础上对线性分类器提出了另一种设计最佳准则。其原理也从线性可分说起，然后扩展到线性不可分的情况。甚至扩展到使用非线性函数中去，这种分类器被称为支持向量机。主要思想⑴ 它是针对线性可分情况进行分析，对于线性不可分的情况，通过使
支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一类按监督学习（supervised learning）方式对数据进行二元分类（binary classification）的广义线性分类器（generalized linear classifier），其决策边界是对学习样本求解
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2019-05-01 17:46:00
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SVM指的是支持向量机(外文名Support Vector Machine)，在机器学习领域，是一个有监督的学习模型，通常用来进行模式识别a
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2023-03-17 17:59:28
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svm简介 支持向量机（support vector machines）是一种二分
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2022-07-29 17:49:08
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Soft SVM，数据点没有这个限制，但对于错误分类的数据点，或者 margin 内的数据
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2023-06-05 16:25:33
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SVM，中文名叫支持向量机。在深度学习出现以前，它是数据挖掘的宠儿，SVM被认为机器学习近十几年最成功,表现最好的算法；
原创
2022-05-09 21:59:37
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什么是SVM？支持向量机(Support Vector Machines, SVM)，它是一种二分类模型，属于有监督学习算法。它的决策边界是对学习样本求解最大边距超平面（maximum-margin hyperplane）。 好吧，上面的解释并不是特别清楚，下面举例来说明一下SVM到底是什么。便于理解，先从二维数据集开始。假如在平面上有圆圈和三角形，希望用一条直线来将它们分隔开。 这条直线，好像这
1. 为什么一定要研究线性分类？首先说一下为什么对数据集一定要说线性可分或线性不可分，难道不可以非线性分开吗？想要非线性分开当然可以，实际上SVM只是把原来线性不可分的数据点映射到一个新的空间，转换为在新空间中线性可分数据来进行分类的。如果返回到原来数据的空间中，其实还是非线性分开的。但是，那为什么不直接在原数据空间中进行非线性分开，而是非要转到新的空间进行线性分开呢？首先，非线性分开比线
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2021-05-20 22:22:41
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支持向量机的出发点是解决线性可分和近似线性可分的问题。在这个模型中，有一个很重要的隐含假设：每个数据的权重并不相同。除去少数几个支持向量（靠近分离超平面的数据），其他数据的权重其实等于0。也就是说，支持向量机在训练时并不会考虑所有数据，而只关心很难被“直线”分开的“异常点”。 为了使支持向量机能处理非线性分类问题，学术界引入了核函数这个概念。核函数能够高效地完成空间...
原创
2021-08-04 13:56:37
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参考资料：http://www.cppblog.com/sunrise/archive/2012/08/06/186474.html http://blog.csdn....
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2020-01-12 19:09:00
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支持向量机，因其英文名为support vector machine，故一般简称SVM，是90年代中期发展起来的基于统计学习理论的一种机器学习方法，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较大的线性分类器，其学习策略便是间隔较大化，最终可转化为一个凸二次规划问题的求解，从而达到在统计样本量较少的情况下，亦能获得良好统计规律的目的。
原创
2022-04-11 10:17:58
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支持向量机(support vector machine, SVM)：是监督学习中最有影响力的方法之一。类似于逻辑回归，这个模型也是基于线性函数wTx+b的。不同于逻辑回归的是，支持向量机不输出概率，只输出类别。当wTx+b为正时，支持向量机预测属于正类。类似地，当wTx+b为负时，支持向量机预测属于负类。支持向量机
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2018-10-04 08:43:07
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1. 为什么一定要研究线性分类？首先说一下为什么对数据集一定要说线性可分或线性不可分，难道不可以非线性分开吗？想要非线性分开当然可以，实际上SVM只是把原来线性不可分的数据点映射到一个新的空间，转换为在新空间中线性可分数据来进行分类的。如果返回到原来数据的空间中，其实还是非线性分开的。但是，那为什么不直接在原数据空间中进行非线性分开，而是非要转到新的空间进行线性分开呢？首先，非线性分开比线
原创
2022-03-20 16:16:28
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SVM（支持向量机）总结 一、总结 一句话总结： 对SVM, 要记住的点: 名字由来, trick1 ( 将两类数据分成正负两类: +1, -1); trick 2 ( 对于支持向量: wx + b = 1); trick 4 soft margin and slack varible; trick
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2020-07-13 16:43:00
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SVM svm 解决的是分类问题，目的是在一个数据集中，找到一个超平面，能将数据集正确的分类 svm 三个重要的东西：间隔、对偶、核函数 最大间隔分类器 假设数据集(data)：\(\{x_i, y_i\}_{i = 1}^{N}\quad x_i\in R^p、y_i \in \{+1, -1\} ...
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2021-11-03 21:32:00
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