svm算法介绍,SVM算法的核心

svm算法介绍,SVM算法的核心

本文主要介绍SVM算法的过程：目录1.SVM算法1.1 SVM1.2 最大边际的超平面和向量点1.3公式建立过程1.4线性不可分(linear inseparable)1.5核方法2 SVM算法的简单运用1.SVM算法1.1 SVMSV利用拉格朗日乘子方法，求得最优解α*,然后继续求得w*,b*,即得到了分类的超平面w*x+b*=0;我们将决策函数写为f(x)=sign(w*x+b*)。至此我们便找到了分类面，这也就

1 算法介绍1.1 SVM简介支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是VAPNIK V和CORTES C等人于20世纪90年代提出的一种分类算法，它是基于结构风险最小化原则，利用有限样本训练clf = svm.SVC(kernel='poly', degree=3).fit(x, y) drawPoint(ax1,clf,1) elifn==2: clf= svm.SVC(kernel='rbf').fit(x, y) drawPoint(ax2,clf,2) else: clf= svm.SVC(kernel='sig

SVM的的学习策略就是间隔最大化，可形式化为一个求解凸二次规划的问题，也等价于正则化的合页损失函数的最小化问题。SVM的的学习算法就是求解凸二次规划的最优化算法。SVM算法原理用这个故事中的学霸来形容我们今天要讲的这个算法一点也不过分，这个算法可以说是机器学习分类算法的天花板了。它就是用来解决分类问题的支持向量机(Support Vector Machine,SVM)算

svm算法简介svm(supportedvectormachine)概念：支持向量机是CorinnaCortes和Vapnik等于1995 年首先提出的，其基本原理是（以二维数据为例）：如果训练数据是分布在二维平面SVM的英语是Support Vector Machine,字面意思直接翻译过来就是支持向量机，其中machine是指算法，而support vector就是这个算法中非常重要的部分——待会儿会讲。这个支持向