1. 支持向量机简述支持向量机(support vector machines,SVM) 是一种 \color{red}{二类} 分类模型。它的假设空间是定义在特征空间上的 \color{red}{间隔最大} 的线性分类器,间隔最大使它有别于感知机( \color{re…
换言之,对于普通的一年级非数学专业的研究生而言,要想看懂SVM需要搜集很多资料,然后对照阅读和深入思考,才可能比较透彻地理解SVM算法。 由于我本人也在东北大学教授面向一年级硕士研究生的《模式识别技术与应用》课程,因此希望能总结出一份相对完整、简单和透彻的关于SVM算法的介绍文字,以便学生能够快速准确地理解SVM算法...
SVM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...
4. 最优间隔（Maximal Margin）：最优间隔是指在满足所有样本正确分类的前提下，决策边界与支持向量间能达到的最大间隔。SVM的目标就是通过数学优化手段找到这样的决策边界。5. 核函数（Kernel Function）：面对非线性可分数据，SVM巧妙地运用核函数将原始特征映射到高维特征空间，在新空间中寻找线性可分的决策边界。...
对于非线性支持向量机,我们需要用核技巧将线性支持向量机推广到非线性支持向量机,不仅是SVM其他的一些类似问题也可以用该方式来解答。 所谓核技巧其实就是使得在原空间内不可分的数据映射到更高维度的空间上,然后再使用线性的方法将他们分开的一种思想,用下图来表示一下: ...
SVM算法,就是要找到间隔margin最大的决策边界。 而支撑这个间隔的样本,会被称为支持向量。 因此该算法得名,支持向量机,Support Vector Machine。 2.SVM目标函数的推导 无论训练哪种模型,例如,感知器、逻辑回归还是SVM,都需要先设计出模型的目标函数。
支持向量机(Support Vector Machine,简称SVM)是一种监督学习算法,主要用于分类和回归分析。它的基本思想是找到一个超平面,将不同类别的数据点分隔开。这个超平面使得各个类别的数据点距离它尽可能远。SVM的核心思想可以概括为以下几点: 线性可分:SVM主要适用于线性可分的数据。也就是说,存在一个超平面,能够将不同类别...
1.SVM的核心要素 支持向量机是一种二分类模型,他基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器。 通俗的说很类似于上次讲的那个回归的分类,其实从平面上看也是找一条直线来分割,分割的两边就是分类的结果,只不过这次的分类是找到一条线使得它能够对两旁的点距离最远。
支持向量机的基本思想可以概括为,首先通过非线性变换将输入空间变换到一个高维的空间,然后在这个新的空间求最优分类面即最大间隔分类面,而这种非线性变换是通过定义适当的内积核函数来实现的。SVM实际上是根据统计学习理论依照结构风险最小化的原则提出的,要求实现两个目的: ...
机器学习算法系列之--支持向量机(揭开SVM的神秘面纱) 支持向量机(Support Vector Machine :SVM):二分类算法模型,数据集较小时,分类效果甚至优于神经网络。 其最大的特点在于:能够造出最大间距的决策边界,从而提高分类算法的鲁棒性。 主要用于解决模式识别领域中的数据分类问题,属于有监督学习算法的一种 ...