支援向量機SVM

支援向量機(support vector machine，svm）一般用於解決二分類問題，也可解決多分類和回歸問題。

svm 中的最佳線性分類器，其實是最大間隔超平面，即距離類別觀測點最遠的超平面。

問題由求解最大化幾何間隔 d

dd 轉換為最小化 ∣∣w

∣∣

||w||

∣∣w∣

∣。同時有限制條件：超平面正確分類意味著點到超平面的距離不小於 ddd。

這種約束條件是 ∣∣w

∣∣

||w||

∣∣w∣

∣ 的多個線性函式，目標函式是 ∣∣w

∣∣

||w||

∣∣w∣

∣ 的二次函式的規劃問題被稱為凸二次規劃。

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...