一、svm演算法原理及數學推導
1、支撐向量機，svm(support vector machine)，其實就是乙個線性分類器。在最初接到這個演算法時，我們可能會一頭霧水：這個名詞好奇怪[問號臉]，怎麼「支援」？什麼「向量」，哪來的「機」？
本篇文章從「不適定問題」開始介紹svm的思想，通過支撐向量與最大間隔引申到如何將其轉換為最優化問題，並數學推導求解有條件限制的最優化問題。相信學完本篇之後，大家一定會對svm演算法有乙個大體上的認識。
首先，我們看乙個簡單的二分類問題。在二維的特徵平面中，所有的資料點分為了兩類：藍色圓形和黃色三角。我們的目標是找到了一條決策邊界，將資料分類。但實際上我們可以找到多條決策邊界。
這就所謂的「不適定問題」。「不適定問題」會影響模型的泛化性。比如在下面的模型中，被黃色箭頭標出的點被決策邊界劃為藍色圓點，但實際上它和黃色三角更近一些。也就說決策邊界的選擇，不僅要考慮已經存在的資料上的是否分類正確，還要考慮是否能夠更好地劃分未出現的測試資料：
邏輯回歸演算法如何解決「不適定問題」問題呢？首先定義乙個概率函式sigmoid函式：
二、svm演算法中的核函式
三、 svm演算法解決分類問題及回歸問題
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...