1、什麼是svm
支援向量機（svm）是乙個有監督的機器學習演算法，它可用於分類和回歸分析，最主要是用在分類問題中。
在這個演算法中，根據特徵值，構建乙個n維空間（其中n即使特徵數量）把每個資料點投影到此空間內。
2、資料如何分類
通過查詢乙個超平面，把資料區分成兩類。換句話說，演算法輸出乙個最佳超平面，用於資料分類。
3、什麼是最佳超平面
對svm來說，它指的是距離兩類資料最遠的乙個超平面。即是，此超平面到最近元素的距離最遠。
4、調整引數
1）核函式
學習線性svm的超平面就是通過 線性代數轉化問題。這是核函式扮演的角色。多項式和徑向基用於更高維度。這稱為核函式技巧。
2）正則化
對於較大值的此引數，最好選擇乙個較小間距的超平面，如果這個超平面可以更好的區分訓練集合點。相反地，對於非常小值的此引數，需要使用更大的間距，即使此超平面誤區分更多點。
3）係數
係數定義了單個訓練集合的影響程度。小的系數值，距離遠的點也會用於計算。而大的系數值，更多使用距離近的點。
4)間距
間距指的是到最近點的分界線。
乙個好的分界距離兩類資料更遠，而且可以把一類的點區分開，而不需要穿過另外一類。
支援向量機（SVM）
簡介 術語 支援向量機 svm 是乙個類分類器，正式的定義是乙個能夠將不同類樣本在樣本空間分隔的超平面。換句話說，給定一些標記 label 好的訓練樣本 監督式學習 svm演算法輸出乙個最優化的分隔超平面。首先我們假定有乙個未知的欲分類的集合，可以進行分割，但是我們不知道分割的函式 超平面，也叫真實...
支援向量機SVM
支援向量機svm support vector machine 是機器學習領域的乙個有監督的學習模型。一 簡介 支援向量機建立在統計學習理論的基礎之上。統計學習理論 statistical learning theory簡稱slt 是一種處理小樣本的統計理論 為研究有限樣本情況下的統計模式識別和更廣...
SVM支援向量機
在機器學習領域，很多時候會用到分類的一些演算法，例如knn，貝葉斯。我們可以把分類的樣本簡單除暴的分為兩種型別。線性可分和非線性可分。可以使用乙個非常簡單的例子來解釋什麼是線性可分，什麼是線性不可分。a 線性可分的2類樣本 b 非線性可分的2類樣 已知乙個線性可分的資料集,其中x表示乙個n維向量，當...