SVM分类,SVM原理

SVM分类,SVM原理

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空间使其线性① 如上式，SVM分类器的训练和预测都仅依赖于样本对的内积值K(xi,xj) = xiTxj ② 如果样本映射到高维空间：x→φ(x),那么内积则变成K(xi,xj) = φ(xi)Tφ(xj) 证明如下：③ 非线性的

ˋ＾ˊ〉-# SVM是用来解决二分类问题的有监督学习算法，在引入了核方法之后SVM也可以用来解决非线性问题。实际应用中一般要解决觉得是多分类问题，SVM也可以用了来解决多分类，可以通过多个二类SVM分类1 介绍SVM(Support Vector Machines)——支持向量机是在所有知名的数据挖掘算法中最健壮，最准确的方法之一，它属于二分类算法，可以支持线性和非线性的分类。支持向量与超

而这个分类超平面正是SVM分类器，通过这个分类超平面实现对样本数据一分为二。图1.1 线性SVM 当我们去学习SVM的时候，我们首先要先去理解并能够去区分svm的两种类型，SVM分为线性SVM和1.1 Logistic回归线性分类器1.2 SVM概述：1.3 深入SVM 1.3.1 对偶问题求解的三个步骤1.3.2 核函数1.3.3 使用松弛变量处理outliers 方法1.1Logistic回归线性分类器给定

1"设置全局参数设置学习率、BatchSize、epoch等参数，判断环境中是否存在GPU，如果没有则使用CPU。建议(y)''' 创建svm分类器的格式：svm.SVC(kernel=某个核函数).fit(训练样本，类标签) '''#linearlinear_svc=svm.SVC(kernel="linear").fit(train_x,train_y)#poly 要定义维度，degree决