SVM算法的基本原理包括以下几点: - 构建超平面:通过找到一个超平面,将不同类别的样本点分隔开。 - 间隔最大化:选择距离超平面最近的样本点作为支持向量,使得支持向量到超平面的距离最大化。 - 核函数:对于非线性可分问题,通过引入核函数将样本映射到高维空间,从而找到能够分隔样本的超平面。 例子:使用SVM算法进行垃圾...
后面在介绍SVM的算法原理时会用到这种表示方法。 超平面的几何意义 有了上面对直线方程的向量形式的理解,我们再来探讨一下它的几何意义,这里我们可以拓展到更高维度。 假定W和x是n维向量(vector),x是超平面上的一个点: W=(w0,w1,...wn)T , x=(x0,x1,...,xn) 那么方程 WTx=b 的几何意义如下图...
SVM算法原理SVM本质上是寻找最大间隔的分类超平面，避免对噪声敏感。理想情况下，离超平面最近的样本（支持向量）距离越大，模型分类越稳定。数学上，我们定义优化目标为找到 [公式] 的最小值，其中 [公式] 为样本点，[公式] 为margin。通过变换变量，将非凸问题转化为凸二次规划问题，便于求解。处理线...
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1.6 SVM是最接近深度学习的机器学习算法。 (1)相似点(网络结构相似) 线性SVM可以看成是神经网络的单个神经元 非线性的SVM则与两层的神经网络相当,非线性的SVM中如果添加多个核函数,则可以模仿多层的神经网络。 而从数学的角度来看,SVM的数学原理是公认的对初学者来说难于上青天的水平,对于没有数学基础和数学逻辑...
} virtual void cv::ml::SVM::setType(int val) Python: cv.ml_SVM.setType(val) ->None 设置参数C 根据"2.基本原理"中对参数C的介绍,我们应该如何设置参数C? C值较大时:误分类错误较少,但余量较小。这种情况下,侧重于寻找具有很少的误分类错误的超平面。 C值较小时:具有更大余量和更多分类错误。在...
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