svm支援向量機：是常見的一種判別方法。在機器學習領域，是乙個有監督的學習模型，通常用來進行模式識別、分類以及回歸分析。支援向量機演算法：訓練集散落在空間中，尋找乙個超平面將訓練集進行分割成兩方，且距離超平面最近的點到超平面的距離最短。
設超平面w.x+b=0
通過伸縮放大超平面 w.x+b=1，使最近的點到超平面的|w.x+b|=1
點到超平面的距離為|w.x+b|/||w||，且yi(w.x+b)>=1
通過拉格朗日定理得到：l（w，a）=1/||w||+sum(1=>n)a*yi(w.x+b-1)
import org.apache.spark.ml.classification.linearsvc
import org.apache.spark.sql.sparksession
object svmtest
}
支援向量機專題 線性支援向量機
原文 當資料線性不可分時，使用硬間隔支援向量機很難得到理想的結果。但是如果資料近似線性可分，可以採用軟間隔支援向量機 線性支援向量機 進行分類。這通常適用於有少量異常樣本的分類，如果使用線性支援向量機，它會盡量使得所有訓練樣本都正確，如下圖所示。顯然這並不是最好的結果，軟間隔支援向量機可以權衡 間隔...
支援向量機
支援向量機 svm 一種專門研究有限樣本 的學習方法。是在統計學習理論基礎之上發展而來的。沒有以傳統的經驗風險最小化原則作為基礎，而是建立在結構風險最小化原理的基礎之上，發展成為一種新型的結構化學習方法。結構風險最小歸納原理 解決了有限樣本或小樣本的情況下獲得具有優異泛化能力的學習機器。包含了學習的...
支援向量機
支援向量 與分離超平面距離最近的樣本點的例項 優點 泛化錯誤率低，計算開銷不大，結果易解釋 缺點 對引數調節和核函式選擇敏感，原始分類器不加修改僅適用於處理二分類問題 適合資料型別 數值型和標稱型資料 每次迴圈中選擇兩個alpha進行優化處理。一旦找到一對合適的alpha，那麼久增大其中乙個同時減小...