一、簡介
支援向量機（support vector machines）是一種二分類模型，它的目的是尋找乙個超平面來對樣本進行分割，分割的原則是間隔最大化，最終轉化為乙個凸二次規劃問題來求解。由簡至繁的模型包括：
當訓練樣本線性可分時，通過硬間隔最大化，學習乙個線性可分支援向量機；
當訓練樣本近似線性可分時，通過軟間隔最大化，學習乙個線性支援向量機；
當訓練樣本線性不可分時，通過核技巧和軟間隔最大化，學習乙個非線性支援向量機；
二、線性可分支援向量機
1、間隔最大化和支援向量
如果乙個線性函式能夠將樣本分開，稱這些資料樣本是線性可分的。那麼什麼是線性函式呢？其實很簡單，在二維空間中就是一條直線，在三維空間中就是乙個平面，以此類推，如果不考慮空間維數，這樣的線性函式統稱為超平面。我們看乙個簡單的二維空間的例子，o代表正類，x代表負類，樣本是線性可分的，但是很顯然不只有這一條直線可以將樣本分開，而是有無數條，我們所說的線性可分支援向量機就對應著能將資料正確劃分並且間隔最大的直線。
下面我們開始計算間隔，其實間隔就等於兩個異類支援向量的差在 w 上的投影。最後求得
於是求得了間隔，svm的思想就是使得間隔最大化，也就是最大化
最後最大化
這就是支援向量機的最原始的形式，在接下裡將會對另外的情況進行介紹。
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...