svm线性,SVM算法特点

svm线性,SVM算法特点

1.SVM进行线性分类2.异常值检测一、SVM由来SVM算法认为图中的分类器A在性能上优于分类器B,其依据是A的分类间隔比B要大。这里涉及到第一个SVM独有的概念“分SVM即支持向量机(support vector machine),是一种分类算法。SVM 适合中小型数据样本、非线性、高维的分类问题。它将实例的特征向量映射为空间中的一些点。如：而SVM要做的事情就是

Introduction支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是定义在特征空间中的最大间隔线性分类器，对于非线性可分的数据，SVM引入核方法(kernel trick)使它实质上成二、线性SVM 先看下线性可分的二分类问题。上图中的(a)是已有的数据，红色和蓝色分别代表两个不同的类别。数据显然是线性可分的，但是将两类数据点分开的直线显然不止一条。上图的(b

1. 线性支持向量机(SVM)基本原理1.1 线性SVM要解决的问题给定训练样本集D = { ( x 1 , y 1 ) , ( x 2 , y 2 ) , . . . , ( x m , y m ) , y i ∈ { − 1 , + 1 } } D = \{ ( \bm{x线性SVM的实现类代码：1importnumpy as np234classLinearSVM(object):5"""6线性SVM的实现类7"""8def__init__(self, dataset_size, vector_size):9"""10初始化函数11:param dataset_

线性SVM 一、线性SVM解释及数学模型    我们首先用一个经典的二分类问题作为SVM的切入点，图(b)和图(c)是对图(a)中数据的两种不同的分法。从人的第一感觉，图可以看到直线2有更好的容错性。。所以支持向量机(SVM)解决线性可分的问题的最终目的，就是如何找到这样一条直线能够将两个类分开，并且有好的容错性。支持向量机(SVM)的作者想到了

ˋ△ˊ 线性SVM(支持向量机) 其中黑色实线为分界线，术语称为“决策面”。每个决策面对应了一个线性分类器。虽然从分类结果上看，分类器A和分类器B的效果是相同的。但是线性可分SVM,这种SVM 学习的训练数据本身就是线性可分的——可以很清晰地在特征向量空间里分成正集和负集。线性可分SVM 正负样本之间的间隔叫做“硬间隔”，也就是说在这个“隔