svm分类每次结果是一样的吗,svm每次训练结果不一样

svm分类每次结果是一样的吗,svm每次训练结果不一样

svm分类结果全是同一类前段时间用java编写的SVM分类程序，分类的结果全部是偏向同一类，看到网上有些博主的方法一直跟着处理也为解决。比如说对向量的归一化处理1 人赞同了该文章继续用k-means的案例，进行SVM无监督预测分类：importnumpyasnp#Create fake income/age clusters for N people in k clustersdefcreateClusteredData(N,k):point

∩ω∩ 每次得到相同的SVM 模型的原因是因为SVM 是最大边距分类器，或者换句话说，它们最大化分离+ve 和相对于具体数值而言，SVM多分类中的每个类别没有具体的值，但是两个类别之间的大小关系是可以区分的，即为一个SVM的二分类结果。即如果有一个待预测数据x,使用类别1和类别2训练

SVM(A,B)=- 1.3860 SVM(A,C)=- 0.6228 SVM(A,D)=0.3749 SVM(B,C)=- 0.0739 SVM(B,D)=1.2906 SVM(C,D)=-1.5409 SVM分类的结果是一个数，表示属于每一个类别的概率(可以看作样本都是有监督的分类方法都是判别模型，直接生成一个判别函数，不像贝叶斯转化为条件概率不同点loss function不同：lr是交叉熵，svm是最大化间隔lr考虑所有点，而svm只考虑支持向量，所

大可能的“街道”，所以如果训练集没有缩放，SVM将倾向于忽略小特征，不标准化的话分类标准几乎都被x1决定(在左图中，间隔几乎水平),这样x2的作用微乎其微，单事实在相同的样本数据上训练SVM分类器标准化数据。mdlSVM = fitcsvm(pred,resp,'Standardize',true);计算后

我看很多正统的讲法都是从VC 维理论和结构风险最小原理出发，然后引出SVM什么的，还有些资料上来就讲分类超平面什么的。这份材料从前几节讲的logistic回归出发，Bagging:从原始数据集中每一轮有放回地抽取训练集，训练得到k个弱学习器，将这k个弱学习器以投票的方式得到最终的分类结果。Boosting:每一轮根据上一轮的分类结果动态调整每个样本在