线性可分SVM的基本思想,SVM算法的特点

三点线性记分 2023-08-26 20:23 154 墨鱼

三点线性记分

线性可分SVM的基本思想,SVM算法的特点

线性可分支持向量机就是：以找出线性可分的样本在特征空间中的最大间隔超平面为学习目的的分类模型。怎么能找到最大间隔超平面呢？我们可以先找到两个平行的，能够分离正负例的辅助SVM 是一个非常优雅的算法，具有完善的数学理论，虽然如今工业界用到的不多，但还是决定花点时间去写篇文章整理一下。1. 支持向量1.1 线性可分首先我们先来了解下什么是线性可分。

SVM的思想SVM是一个二元分类算法，线性分类和非线性分类都支持，经过演化，也可以支持多元分类问题和回归问题。1、感知机感知机模型就是尝试找到一条直线，能够将二元数据隔开，在三SVM的主要思想可以概括为两点：1)它是针对线性可分情况进行分析，对于线性不可分的情况，通过使用非线性映射算法将低维输入空间线性不可分的样本转化为高维特征

˙ω˙ 但是，直到现在，很少能见到一个能对SVM的原理准确，详细，通俗，严谨阐述的论文或者资料，所以决定查阅很多的资料，结合自己的思考和理解，来写一篇关于SVM的系列文章。线性可分问题：在SVM 核心思想Key Idea1 第一个key idea跟确定决策边界相关，如下图有1、2、3，三条决策边界，哪一条决策边界会好点呢？我们先看1，由于1决策边界过于靠近负样本，一旦出现一点扰动

线性可分SVM的基本思想：一般数据线性可分时存在无穷多个分离超平面能将两类数据分开，线性SVM利用间隔最大化的策略求最优的分类超平面，解是唯一的。数据说明：mm个样本点，y∈{1,−1非线性可分SVM 一维空间到二维空间映射的一个例子所映射到的空间：特征空间映射方法基本的映射变换高维空间中两个向量(样本)作内积核函数：高维空间内积和低维空间内积的联系核

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标签： SVM算法的特点