svm核函数理解,svm核函数原理

SVM核函数 2022-12-26 21:39 584 墨鱼

SVM核函数

svm核函数理解,svm核函数原理

ˋ０ˊ 使用SVM对非线性数据进行分类，需要将数据投影到更高的维度，即通过增加低维数据的特征向量将其转换为高维数据。增加数据特征向量需要消耗巨大的计算资源，这里采用核函数。而这种思SVM核函数的选择对于其性能的表现有至关重要的作用，尤其是针对那些线性不可分的数据，因此核函数的选择在SVM算法中就显得至关重要。对于核技巧我们知道，其目的是

SVM的核函数就是为了实现这种相似性映射。最简单的核函数是，它衡量的是两个输入特征向量的相似性。可以通过定义和函数来重新定义相似性，从而得到想要的映射。例如在基因测试svm核函数及参数优化，实现多类分类并进行参数优化高斯核函数与多项式核函数的比较基于Python的SVM解决异或问题基于Python的支持向量机解决异或问题，值得注意的是，标签数据中的-1

ˋ０ˊ 我们使用核函数的方法很简单，就是用K这个函数计算的值来代替原本的结果，对于SVM模型的推演并不产生影响。这也是为什么我们在上一篇文章当中用SMO算法来推导优化方法时候，要令SVM核函数理解核函数参数的理解，不知道对不对。。。SVM的决策函数可以理解为只依赖于输入和样本内积的一种映射，也正是这种内积计算使得SVM可以利用核技巧解决线性不可分的情况。

但是，当分类变得不线性，线性分类向量机就会失效，我们就需要新的方法去解决，那就是非线性向量机，而在非线性向量机中，一种非常重要的方法就必须要知道，那就是核函数。核函数运用广泛，是一系列函数的统称，这些函数的输入是样本x,输出是一个映射到更高维度的样本x_t。大部分能实现这一点的函数都可以认为是核函数(不完全准确，只是为了理解方便),当然一些稀奇古怪的函

svm比其他的分类器更高效的原因就在于通过核函数可以以低的计算复杂度构造更复杂的分类器，来求解更复杂核函数要满足的条件称为Mercer's condition。由于我以应用SVM为主，对它的理论并不很了解，就不阐述

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标签： svm核函数原理