支持向量机SVM(Support Vector Machine)
支持向量机(Support Vector Machine)是一种监督式的机器学习方法(supervised machine learning),一般用于二类问题(binary classification)的模式识别应用中。
支持向量机的最大特点是既能够最小化经验损失(也叫做经验风险、或者经验误差),同时又能够最大化几何间距(分类器的置信度),因此SVM又被称为最大边缘区(间距)的分类器。
根据具体应用场景的不同,支持向量机可以分为线性可分SVM、线性SVM和带有核函数的SVM。最终的结果都是得到一个分类超平面和一个决策函数。
根据机器学习的框架来说,SVM可以被描述为: 模型——分类超平面和最大化最小几何间距;策略——最大化几何间距;算法——二次凸规划问题。
1. 根据函数间隔,推出几何间隔;进而通过几何间隔的数学表示得到带有约束的最优化问题,通过拉格朗日乘子法和KKT条件,转化原问题为对偶问题,通过对于对偶问题的优化求解(如SMO,序列最小化优化算法)来得到最终的分类超平面参数和决策函数表示。
2. 对于线性不可分的线性SVM问题,通过引入松弛变量(合页损失函数hinge loss function,即为松弛变量的取值),对于分类问题进行扩展描述,得到相关的问题结果。按照1. 中步骤,继续求得分类超平面和决策函数。
3. 对于非线性可分问题,通过引入核技巧(kernel trick),将特征空间变换到高维空间,变为高维空间的线性可分问题,然后通过线性SVM解决在低维空间的线性不可分问题。
这里面需要注意的几点内容:输入空间、特征空间的区别。拉格朗日乘子法,对偶性问题和KKT条件。最优解,可行解,二次规划问题。软间隔。核函数:内积等于变换(映射)的内积。
支持向量机SVM(Support Vector Machine)的更多相关文章
- 支持向量机(Support Vector Machine,SVM)—— 线性SVM
支持向量机(Support Vector Machine,简称 SVM)于 1995 年正式发表,由于其在文本分类任务中的卓越性能,很快就成为机器学习的主流技术.尽管现在 Deep Learnin ...
- 机器学习算法 --- SVM (Support Vector Machine)
一.SVM的简介 SVM(Support Vector Machine,中文名:支持向量机),是一种非常常用的机器学习分类算法,也是在传统机器学习(在以神经网络为主的深度学习出现以前)中一种非常牛X的 ...
- 机器学习之支持向量机(Support Vector Machine)
转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/Peyton-Li/ 支持向量机 支持向量机(support vector machines,SVMs)是一种二类分类模型.它的基本模型是 ...
- 【机器学习实战】第6章 支持向量机(Support Vector Machine / SVM)
第6章 支持向量机 <script type="text/javascript" src="http://cdn.mathjax.org/mathjax/lates ...
- PRML读书会第七章 Sparse Kernel Machines(支持向量机, support vector machine ,KKT条件,RVM)
主讲人 网神 (新浪微博: @豆角茄子麻酱凉面) 网神(66707180) 18:59:22 大家好,今天一起交流下PRML第7章.第六章核函数里提到,有一类机器学习算法,不是对参数做点估计或求其分 ...
- SVM (support vector machine)
简单原理流程转自:http://wenku.baidu.com/link?url=57aywD0Q6WTnl7XKbIHuEwWENnSuPS32QO8X0a0gHpOOzdnNt_K0mK2cucV ...
- 支持向量机(Support Vector Machine)
本博客是针对Andrew NG在Coursera上发布的Machine Learning课程SVM部分的学习笔记. 目录 前言 最优化目标(Optimization Objective) 最大化边界的 ...
- 支持向量机(Support Vector Machine):对偶
前言 学SVM看到对偶问题的时候很难受,因为看不懂,数学知识真的太重要了.后来在B站看到某up主的精彩推导,故总结如下. SVM基本型 由之前最大化间隔的计算可得SVM的基本型为: $\underse ...
- 支持向量机(Support Vector Machine):超平面
超平面 超平面是 $n$ 维空间的 $n-1$ 维子空间,类似二维空间的直线,三维空间的平面. 分类学习最基本的想法就是基于训练集D在样本空间中找到一个划分超平面,将不同类别的样本分开.以二维空间为例 ...
随机推荐
- Linux程序写入oralce数据库中文显示为问号??? 代码实现设置环境变量!
Linux程序写入oralce数据库中文显示为问号??? 1.问题介绍 根本原因是字符集的问题,是数据库的字符集和写入程序的linux系统的字符集不一致导致: 但是用export NLS_LANG=& ...
- [Spring面试] 问题整理
1.谈谈你对spring IOC和DI的理解,它们有什么区别? IoC:Inverse of Control 反转控制的概念,就是将原本在程序中手动创建UserService对象的控制权,交由Spri ...
- spring文件上传
Spring文件上传 1,导包: <dependency> <groupId>javax.servlet</groupId> <artifactId>s ...
- [2015-11-23]分享一个批处理脚本,创建iis站点及程序池
建站批处理 batch_createSites.bat @echo off rem 以管理员身份执行本脚本,可添加多条call 以建立多个站点 call path\to\createSites.bat ...
- CDH-5.7.1离线安装
CDH-5.7.1离线安装 参考自:http://blog.csdn.net/jdplus/article/details/45920733 1.文件下载 CDH (Cloudera's Dist ...
- django富文本编辑器
-------------------tinymce富文本编辑器1.下载安装 1.在网站pypi网站搜索并下载"django-tinymce-2.4.0" 2.解压:tar zxv ...
- github+hexo搭建自己的博客网站(六)进阶配置(搜索引擎收录,优化你的url)
详细的可以查看hexo博客的演示:https://saucxs.github.io/ 绑定了域名: http://www.chengxinsong.cn hexo+github博客网站源码(可以clo ...
- jq获取图片的原始尺寸,自适应布局
原理: each()遍历,width().height()获取宽高, load() 注意: 由于页面加载完了,但图片不一定加载完了,所以直接通过 $("img").width(), ...
- JS中的事件以及DOM 操作
[DOM树节点] DOM节点分为三大节点:元素节点,文本节点,属性节点. 文本节点,属性节点为元素节点的两个子节点通过getElment系列方法,可以去到元素节点 [查看节点] 1 document. ...
- Vue双向数据绑定原理解析
基本原理 Vue.采用数据劫持结合发布者-订阅者模式的方式,通过Object.defineProperty()来劫持各个属性的setter和getter,数据变动时发布消息给订阅者,触发相应函数的回调 ...