svm如何用於回歸分析**距離度量**，**支援向量**，**損失函式**，**對偶問題**，**拉格朗日乘法**，**核函式**，**軟間隔**手把手教你實現svm
演算法（一） 四顆星
lr與svm的異同
支援向量機通俗導論（理解svm的三層境界）（1000多個贊。。）
1) 解決高維特徵的分類問題和回歸問題很有效，在特徵維度大於樣本數時依然有很好的效果。
2) 僅僅使用一部分支援向量來做超平面的決策，無需依賴全部資料。
3) 有大量的核函式可以使用，從而可以很靈活的來解決各種非線性的分類回歸問題。
4) 樣本量不是海量資料的時候，分類準確率高，泛化能力強。
1) 如果特徵維度遠遠大於樣本數，則svm表現一般。
2) svm在樣本量非常大，核函式對映維度非常高時，計算量過大，不太適合使用。
3) 非線性問題的核函式的選擇沒有通用標準，難以選擇乙個合適的核函式。
4) svm對缺失資料敏感。
機器學習之SVM
支援向量機是一種二類分類模型。在介紹svm之前，需要先了解支援向量這一概念，支援向量是訓練樣本的乙個子集，這一子集是二類分類的決策邊界。在二類分類過程中，可能存在無數個能夠正確分離二類資料的超平面，如圖1所示。但是不是所有的超平面都在未知資料上執行的都很好，例如圖2中的超平面b 1 就比超平面b 2...
機器學習之SVM介紹
support vector machine，在機器學習中，svm 既可以做回歸，也可以做分類器。svm 主要是幫我們找到乙個超平面，使不同的樣本分開，並且是各個樣本集到超平面的距離之和最大化。支援向量就是距離超平面最近的樣本點，確定了支援向量也就確定了超平面。硬間隔 在滿足線性可分的基礎上，分類完...
機器學習之SVM簡介
機器學習之svm簡介，在深度學習 2012 出現之前，svm是ml演算法中最優秀的演算法。支援向量機，本質是個分類器。核技巧 間隔最大 當間隔最大的時候，他的泛化能力是最強的，魯棒性最高。基於最大間隔分割資料。分割的超平面有無數個，找的是最大化的 尋找乙個能把樣本分割開的超平面 分割超平面 max ...