原文:機器學習(三)—支持向量機(1)

摘要 本文對支持向量機做了簡單介紹,並對線性可分支持向量分類機 線性支持向量分類機以及核函數做了詳細介紹。 最近一直在看 機器學習實戰 這本書,因為自己本身很想深入的了解機器學習算法,加之想學python,就在朋友的推薦之下選擇了這本書進行學習,今天學習支持向量機 Support Vector Machines,SVM ,這個無論是在模式識別還是機器學習等領域都赫赫有名的工具。 支持向量機是一項 ...

2015-08-18 23:26 5 3229 推薦指數:

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機器學習支持向量算法(二)

五、SVM求解實例   上面其實已經得出最終的表達式了,下面我們會根據一些具體的點來求解α的值。數據:3個點,其中正例 X1(3,3) ,X2(4,3) ,負例X3(1,1) 如下圖所示     ...

Mon Sep 16 19:34:00 CST 2019 0 331
機器學習之四:支持向量推導

一、支持向量(SVM) 支持向量,是用於解決分類問題。為什么叫做支持向量,后面的內容再做解釋,這里先跳過。 在之前《邏輯回歸》的文章中,我們討論過,對於分類問題的解決,就是要找出一條能將數據划分開的邊界。 對於不同的算法,其定義的邊界可能是不同的,對於SVM算法,是如何定義其邊界 ...

Fri Apr 13 23:09:00 CST 2018 0 1145
機器學習支持向量算法(一)

一、問題引入   支持向量(SVM,Support Vector Machine)在2012年前還是很牛逼的,但是在12年之后神經網絡更牛逼些,但是由於應用場景以及應用算法的不同,我們還是很有必要了解SVM的,而且在面試的過程中SVM一般都會問到。支持向量是一個非常經典且高效的分類模型 ...

Mon Sep 16 06:18:00 CST 2019 0 722
機器學習與R語言】9- 支持向量

目錄 1.理解支持向量(SVM) 1)SVM特點 2)用超平面分類 3)對非線性空間使用核函數 2. 支持向量應用示例 1)收集數據 2)探索和准備數據 3)訓練數據 4)評估模型 ...

Wed Sep 09 06:55:00 CST 2020 0 725
機器學習算法及代碼實現–支持向量

機器學習算法及代碼實現–支持向量 1、支持向量 SVM希望通過N-1維的分隔超平面線性分開N維的數據,距離分隔超平面最近的點被叫做支持向量,我們利用SMO(SVM實現方法之一)最大化支持向量到分隔面的距離,這樣當新樣本點進來時,其被分類正確的概率也就更大。我們計算樣本點到分隔超 ...

Tue May 19 01:41:00 CST 2020 0 743
Python機器學習算法 — 支持向量(SVM)

SVM--簡介 支持向量(Support Vector Machines)是一種二分類模型,它的目的是尋找一個超平面來對樣本進行分割,分割的原則是間隔最大化,最終轉化為一個凸二次規划問題來求解。 在機器學習領域,是一個有監督的學習模型,通常用來進行 ...

Fri Jun 29 07:42:00 CST 2018 0 1017
 
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