支持向量机(SVM)算法

一.我们先回顾下SVM问题. A.线性可分问题 1.SVM基本原理: SVM使用一种非线性映射,把原训练            数据映射到较高的维.在新的维上,搜索最佳分离超平面,两个类的数据总可以被超平面分开. 2.问题的提出: 3.如何选取最优的划分直线f(x)呢? 4.求解:凸二次规划 建立拉格朗日函数: 求偏导数: B.线性不可分问题 1.核函数 如下图:横轴上端点a和b之间红色部分里的所有点定为正类,两边的黑色部分里的点定为负类. 设: g(x)转化为f(y)=<a,y> g(x)=

摘要:SVM(支持向量机)算法是一种典型的监督式学习算法.介绍SVM算法的思想和应用. 关键词:机器学习   SVM    支持向量机 SVM(Support Vector Machine)支持向量机,简称SV机,一种监督式学习算法,广泛地应用于统计分类和回归分析中. SVM算法的思想可以概括为两点. 第一点:SVM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映射到高维特征空间使其线性可分,从而使得高维特征空间采用采用线性算法对样本的非线

简介: 1.在之前我们把要寻找最优的分割超平面的问题转化为带有一系列不等式约束的优化问题.这个最优化问题被称作原问题.我们不会直接解它,而是把它转化为对偶问题进行解决. 2.为了使问题变得易于处理,我们的方法是把目标函数和约束全部融入一个新的函数,为了使问题变得易于处理,我们的方法是把目标函数和约束全部融入一个新的函数,即拉格朗日函数,再通过这个函数来寻找最优点.即拉格朗日函数,再通过这个函数来寻找最优点. 3.约束条件可以分成不等式约束条件和等式约束条件,只有等式约束条件的问题我们在高等数学课

本文申明:本文原创,如转载请注明原文出处. 引言:上一篇我们讲到了logistic回归,今天我们来说一说与其很相似的svm算法,当然问题的讨论还是在线性可分的基础下讨论的. 很多人说svm是目前最好的分类器,那我们就来看看我们的svm好在哪里. 一:初识svm 问题:用一条直线把下图的圆球和五角星分离开来. 解答:有N种分法,如下图: 附加题:找出最佳分类? 解答:如图: Exe me?鬼知道哪一条是最佳?? 等等这个最佳分类是不是等价于,地主让管家给两个儿子分地,是不是只要让两家之间一样多就可

支持向量机SVM 原创性(非组合)的具有明显直观几何意义的分类算法,具有较高的准确率源于Vapnik和Chervonenkis关于统计学习的早期工作(1971年),第一篇有关论文由Boser.Guyon.Vapnik发表在1992年(参考文档见韩家炜书9.10节)思想直观,但细节异常复杂,内容涉及凸分析算法,核函数,神经网络等高深的领域,几乎可以写成单独的大部头与著.大部分非与业人士会觉得难以理解.某名人评论:SVM是让应用数学家真正得到应用的一种算法 思路 简单情况,线性可分,把问题转化为一个

http://www.csdn.net/article/2012-12-28/2813275-Support-Vector-Machine 摘要:支持向量机(SVM)已经成为一种非常受欢迎的算法.本文主要阐述了SVM是如何进行工作的,同时也给出了使用Python Scikits库的几个示例.SVM作为一种训练机器学习的算法,可以用于解决分类和回归问题,还使用了kernel trick技术进行数据的转换,再根据转换信息在可能的输出之中找到一个最优的边界. [CSDN报道]支持向量机(Support

最近在看斯坦福大学的机器学习的公开课,学习了支持向量机,再结合网上各位大神的学习经验总结了自己的一些关于支持向量机知识. 一.什么是支持向量机(SVM)? 1.支持向量机(Support Vector Machine,常简称为SVM)是一种监督式学习的方法,可广泛地应用于统计分类以及回归分析.支持向量机属于一般化线性分类器,这族分类器的特点是他们能够同时最小化经验误差与最大化几何边缘区,因此支持向量机也被称为最大边缘区分类器. 2.支持向量机将向量映射到一个更高维的空间里,在这个空间里建立有一个

转自:http://www.blogjava.net/zhenandaci/archive/2009/02/13/254519.html 作者:Jasper 出自:http://www.blogjava.net/zhenandaci/ (一)SVM的八股简介 支持向量机(Support Vector Machine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的,它在解决小样本.非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势,并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中[10].支持向量机方法是

支持向量机SVM是从线性可分情况下的最优分类面提出的.所谓最优分类,就是要求分类线不但能够将两类无错误的分开,而且两类之间的分类间隔最大,前者是保证经验风险最小(为0),而通过后面的讨论我们看到,使分类间隔最大实际上就是使得推广性中的置信范围最小.推广到高维空间,最优分类线就成为最优分类面. 支持向量机是利用分类间隔的思想进行训练的,它依赖于对数据的预处理,即,在更高维的空间表达原始模式.通过适当的到一个足够高维的非线性映射,分别属于两类的原始数据就能够被一个超平面来分隔.如下图所示: 空心点和