05 SVM - 支援向量機 - 概念、線性可分
一、SVM概念
支援向量機(Support Vector Machine, SVM)本身是一個__二元分類演算法__,是對感知器演算法模型的一種擴充套件,現在的SVM演算法支援__線性分類__和__非線性分類__的分類應用,並且也能夠直接將SVM應用於__迴歸應用__中,同時通過OvR或者OvO的方式我們也可以將SVM應用在__多元分類__領域中。在不考慮整合學習演算法,不考慮特定的資料集的時候,在分類演算法中SVM可以說是特別優秀的。
在感知器模型中,演算法是在資料中找出一個劃分超平面,讓儘可能多的資料分佈在這個平面的兩側,從而達到分類的效果,但是在實際資料中這個符合我們要求的超平面是可能存在多個的。
在感知器模型中,我們可以找到多個可以分類的超平面將資料分開,並且優化時希望所有的點都離超平面儘可能的遠,但是實際上離超平面足夠遠的點基本上都是被正確分類的,所以這個是沒有意義的;反而比較關心那些離超平面很近的點,這些點比較容易分錯。所以說我們只要__讓離超平面比較近的點儘可能的遠離這個超平面__,那麼我們的模型分類效果應該就會比較不錯。SVM其實就是這個思想。
相關推薦
05 SVM - 支援向量機 - 概念、線性可分
一、SVM概念 支援向量機(Support Vector Machine, SVM)本身是一個__二元分類演算法__,是對感知器演算法模型的一種擴充套件,現在的SVM演算法支援__線性分類__和__非線性分類__的分類應用,並且也能夠直接將SVM應用於__迴歸應用__中,同時通過OvR或者OvO
SVM支援向量機原理(二) 線性支援向量機的軟間隔最大化模型
在支援向量機原理(一) 線性支援向量機中,我們對線性可分SVM的模型和損失函式優化做了總結。最後我們提到了有時候不能線性可分的原因是線性資料集裡面多了少量的異常點,由於這些異常點導致了資料集不能線性可分,本篇就對線性支援向量機如何處理這些異常點的原理方法做一個總結。 1
支援向量機 (一): 線性可分類 svm
支援向量機(support vector machine, 以下簡稱 svm)是機器學習裡的重要方法,特別適用於中小型樣本、非線性、高維的分類和迴歸問題。本系列力圖展現 svm 的核心思想和完整推導過程,以饗讀者。 一、原理概述 機器學習的一大任務就是分類(Classification)。如下圖所示,假設一
【深度學習基礎-05】支援向量機SVM(上)-線性可分
Support Vector Machine 目錄 1背景 2 機器學習的一般框架 3 什麼是超平面 4 線性可區分(linear separatable)和線性不可區分(linear inseparatable) 5 如何計算超平面以及舉例 1背景 Vladim
詳解SVM系列(三):線性可分支援向量機與硬間隔最大化
支援向量機概覽(support vector machines SVM) 支援向量機是一種二類分類模型。它的基本模型是定義在特徵空間上的間隔最大(間隔最大區別於感知機)線性分類器(核函式可以用非線性的分類)。 支援向量機的學習策略是間隔最大化可形式化為一個求解凸二次規劃的問題。 也等
SVM支援向量機系列理論(七) 線性支援向量機與L2正則化 Platt模型
7.1 軟間隔SVM等價於最小化L2正則的合頁損失 上一篇 說到, ξi ξ i \xi_i 表示偏離邊界的度量,若樣本點
SVM支援向量機系列理論(二) 線性可分SVM模型的對偶問題
2.1 對偶問題 2.1.1 原始問題的轉換 2.2.2 強對偶性和弱對偶性 2.3.3 SVM模型的對偶問題形式求解
[機器學習]svm支援向量機介紹
1 什麼是支援向量機 支援向量機是一種分類器,之所以稱為 機 是因為它會產生一個二值決策結果,即它是一個決策機。 Support Vector Machine, 一個普通的SVM就是一條直線罷了,用來完美劃分linearly separable的兩類。但這又不是一條
【SVM-tutorial】SVM-支援向量機綜述
原文地址:https://www.svm-tutorial.com/ (這篇文章是翻譯 Alexandre KOWALCZYK 的SVM tutorial ,這篇tutorial 寫的很詳細,沒有很好的數學背景的同學也可以看的懂,作者細心的從最基礎的知識講起,帶領我們一步步的認識這個複雜
機器學習實戰——SVM支援向量機 實現記錄
問題:TypeError: data type not understood alphas = mat(zeros(m,1)) 原因是zeros(())格式不對,更改後: alphas = mat(zeros((m,1))) 問題:關於IDLE中換行,回車前面出現很多空格的情況
SVM(支援向量機)
Basically, the support vector machine is a binary learning machine with some highly elegant properties. Given a training sample, the support vector machi
機器學習 (十一) SVM-支援向量機
春夜喜雨 好雨知時節,當春乃發生。 隨風潛入夜,潤物細無聲。 野徑雲俱黑,江船火獨明。 曉看紅溼處,花重錦官城。 前言 週末很多城市下開了雨,下雨中也不乏忙忙碌碌的人們,有的天不亮已經忙碌匆
SVM支援向量機系列理論(九) 核嶺迴歸
1. 嶺迴歸問題 嶺迴歸就是使用了L2正則化的線性迴歸模型。當碰到資料有多重共線性時(自變良量存在高相關性),我們就會用到嶺迴歸。 嶺迴歸模型的優化策略為: minw 1N∑i(yi−w⋅zi)2+λNwTw&nbs
SVM支援向量機系列理論(八) 核邏輯迴歸
kernel 邏輯迴歸(KRL)就是使用Representer Theory在L2正則的邏輯迴歸模型中應用核技巧。 1. Representer Theoem Representer Theoem是說,對於任何一個L2正則化的線性模型,其最優的權重向量 w∗
SVM支援向量機系列理論(四) 軟間隔支援向量機
4.1 軟間隔SVM的經典問題 4.2 軟間隔SVM的對偶問題 4.2.1 軟間隔SVM的對偶問題學習演算法 4.3 軟間
SVM支援向量機系列理論(六) SVM過擬合的原因和SVM模型選擇
6.1 SVM 過擬合的原因 實際我們應用的SVM模型都是核函式+軟間隔的支援向量機,那麼,有以下原因導致SVM過擬合: 選擇的核函式過於powerful,比如多項式核中的Q設定的次數過高 要求的間隔過大,即在軟間隔支援向量機中C的引數過大時,表示比較重視間隔,堅持要資
SVM支援向量機系列理論(五)SVM中幾種核函式的對比
核函式可以代表輸入特徵之間特殊的相似性。 5.1 線性核 形式: K(x,x′)=xTx′ K ( x ,
SVM支援向量機系列理論(三) 非線性支援向量機與核函式技巧
3.1 核技巧解決非線性SVM 3.1.1 非線性SVM解決思路 3.1.2 核技巧下SVM 3.2 Mercer核
機器學習演算法——SVM(支援向量機)
文章目錄 1. SVM簡介 2. SVM的一些概念 2.1 函式間隔與幾何間隔 2.2 支援向量 3. SVM模型目標函式與優化 3.1 SVM模型目標函式的推導(線性可分)
機器學習7:SVM(支援向量機)
支援向量機 優化目標 大間距分類器 數學原理 核函式一 核函式二 使用 優化目標 對於邏輯迴歸的假設函式而言,在y=1的情況下,我們希望假設函式約等於1,且z遠大於0;在y=0的情況下,我們希望假設函式約等於