SVM算法未来展望,svm鲁棒性

支持向量机算法应用 2022-12-23 05:45 529 墨鱼

支持向量机算法应用

SVM算法未来展望,svm鲁棒性

第一步：实现传统的SMO 算法现在大部分的SVM 开源实现，源头都是platt 的smo 算法，读完他的(2)SVM在样本巨大且使用核函数时计算量很大(3)线性不可分数据的核函数选择没有同一标准(4)SVM对缺失数据和噪声数据较为敏感(5)SVM更适合同性质的特征，如连

一、概念：SVM思想和线性回归很相似，两个都是寻找一条最佳直线。不同点：最佳直线的定义方法不一样，线性回归要求的是直线到各个点的距离最近，SVM要求的是直线离两边的点距离尽量大。那样的点才是支持向量：只要满足函数距离为1的向量，都是支持向量，再带入上述的公式，理论上每个支持向量对应的b都可以作为最终的结果，不过一般取所有b的平均值，对应严格的线性可分的S

＞△＜人工智能能够探究复杂的非线性规律，在模型上，弥补了人脑逻辑思维模式的单一性，在计算能力上，能够通过算法实现海量数据的挖掘。未来的方向：AI+"量化投资模式1.模糊支持向量机，引入样本对类别的隶属度函数，这样每个样本对于类别的影响是不同的，这种理论的应用提高了SVM的抗噪声的能力，尤其适合在未能完全揭示输入样本特性的情况下。

很多情况下，在分类算法中SVM可以说是特别优秀的。支持向量机的思想SVM也是通过寻找超平面来做二分类的分类算法，超平面一侧的点计算分数结果为负是负例，另一侧结果分数为正是正例SVM发展历史、现状、未来趋势与数据预处理样本的重要度属性的重要度特征选择等方面方法的结合将数据中脱离领域知识的信息即数据本身的性质融入支持向量机的算法中从而产生新

对SVM 的一维理解需要引入5 个概念：首先是分割点，就是可以能把两类点完全分开的阈值。其次是间隔，就是阈值和最近的观察点之间的距离。之后，由间隔可以引入接下来我们借助SVM算法进行股票预测。首先我们要确定预测过程中所依据的特征向量，网站中为我们提供的股票指标很多，展示如下：预测中使用的特征向量要具有代表

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