近来,了解了一下SVM(支持向量机 support vector machine)的原理.顺便把自己理解的内容整理一下. 不讲背景啦,直接切入主题.     一.什么是支持向量机 好比说,我们现在在一个平面上有许多的圈圈和叉叉,如图1.1所示. 图1.1  现在需要一条直线将圈圈和叉叉分开,可以想象,会有很多条可能的直线,但是会有一条最佳的分割线L,如图1.2所示. 图1.2  绿色的叉叉到L的最短距离为d1,红色圈圈到L的最短距离为d2,保证d1=d2,并且使d1+d2的值最大,那么这条直线就…

(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]. 支持向量机方法是建立在统计学习理论的VC 维理论和结构风险最小原理基础上的,根据有限的样本信息在模型的复杂性(即对特定训练样本的学习精度,Accuracy)和学习能力(即无错误地识别任意样本的能力)之间寻求最佳折衷,以期获得最好的推广能力[14](或…

一.简介 支持向量机,一种监督学习方法,因其英文名为support vector machine,故一般简称SVM. 通俗来讲,它是一种二类分类模型,其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器,其学习策略便是间隔最大化,最终可转化为一个凸二次规划问题的求解. 支持向量机建构一个或多个高维(甚至是无限多维)的超平面来分类数据点,这个超平面即为分类边界. 直观来说,好的分类边界要距离最近的训练数据点越远越好,因为这样可以减低分类器的泛化误差. 在支持向量机中,分类边界与最近的训练数据点之间的距…

前言: 又有很长的一段时间没有更新博客了,距离上次更新已经有两个月的时间了.其中一个很大的原因是,不知道写什么好-_-,最近一段时间看了看关于SVM(Support Vector Machine)的文章,觉得SVM是一个非常有趣,而且自成一派的方向,所以今天准备写一篇关于关于SVM的文章. 关于SVM的论文.书籍都非常的多,引用强哥的话“SVM是让应用数学真正得到应用的一种算法”.SVM对于大部分的普通人来说,要完全理解其中的数学是非常困难的,所以要让这些普通人理解,得要把里面的数学知识用简单的…

源地址:http://www.blogjava.net/zhenandaci/archive/2009/03/26/262113.html 从 SVM的那几张图可以看出来,SVM是一种典型的两类分类器,即它只回答属于正类还是负类的问题.而现实中要解决的问题,往往是多类的问题(少部分例外,例如垃圾邮件过滤,就只需要确定“是”还是“不是”垃圾邮件),比如文本分类,比如数字识别.如何由两类分类器得到多类分类器,就是一个值得研究的问题. 还以文本分类为例,现成的方法有很多,其中一种一劳永逸的方法,就是真…

SVM 和线性分类器是分不开的.因为SVM的核心:高维空间中,在线性可分(如果线性不可分那么就使用核函数转换为更高维从而变的线性可分)的数据集中寻找一个最优的超平面将数据集分隔开来. 所以要理解SVM首先要明白的就是线性可分和线性分类器. 可以先解释这张图,通过这张图就可以了解线性分类器了. 这是一个在二维平面的图.其中实心点和空心点是分别属于两类的,Origin 是原点. 先看中间那条直线,中间的直线就是一条可以实心点和空心点分隔开来的直线,所以上图中的数据点是线性可分的. 这条直线其实就是线…

上一篇说到SVM需要求出一个最小的||w|| 以得到最大的几何间隔. 求一个最小的||w|| 我们通常使用 来代替||w||,我们去求解 ||w||2 的最小值.然后在这里我们还忽略了一个条件,那就是约束条件,在上一篇的公式(8)中的不等式就是n维空间中数据点的约束条件.只有在满足这个条件下,求解||w||2的最小值才是有意义的.思考一下,若没有约束条件,那么||w||2的最小值就是0,反应在图中就是H1和H2的距离无限大那么所有点都会在二者之间,都属于同一类,而无法分开了. 求最小值的目标函数…

一.问题的描述 从最一般的定义上说,一个求最小值的问题就是一个优化问题(也叫寻优问题,更文绉绉的叫法是规划——Programming),它同样由两部分组成,目标函数和约束条件,可以用下面的式子表示: (式1) 约束条件用函数c来表示,就是constrain的意思啦.你可以看出一共有p+q个约束条件,其中p个是不等式约束,q个等式约束. 关于这个式子可以这样来理解:式中的x是自变量,但不限定它的维数必须为1(视乎你解决的问题空间维数,对我们的文本分类来说,那可是成千上万啊).要求f(x)在哪一点上…

课程文本分类project SVM算法入门 转自:http://www.blogjava.net/zhenandaci/category/31868.html (一)SVM的简介 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]. 支持向量机方法是建立在统计学习理论的VC 维理论和结构风险最小原理基础上的,根据有限的样本信息…

转自:http://blog.csdn.net/yangliuy/article/details/7316496SVM入门(一)至(三)Refresh 按:之前的文章重新汇编一下,修改了一些错误和不当的说法,一起复习,然后继续SVM之旅. (一)SVM的简介 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…