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为什么支持向量机需要几个MB？

支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种常用的机器学习算法，用于分类和回归问题。SVM的模型训练过程中需要存储支持向量，这些支持向量是训练数据中的关键样本点，用于构建决策边界。支持向量的数量和维度决定了SVM模型的复杂度和存储空间的需求。

为什么支持向量机需要几个MB的存储空间，可以从以下几个方面解释：

支持向量的数量：SVM模型的性能和泛化能力与支持向量的数量密切相关。支持向量是训练数据中最重要的样本点，它们决定了决策边界的位置和形状。如果训练数据集中的样本点较多，那么支持向量的数量也会相应增加，从而增加了存储空间的需求。
数据维度：支持向量的维度是指训练数据的特征数量。如果数据的特征较多，那么每个支持向量的维度也会相应增加，从而增加了存储空间的需求。例如，如果每个支持向量有100个特征，那么每个支持向量需要存储100个浮点数，如果有1000个支持向量，那么总共需要存储1000 * 100 = 100000个浮点数，占据的存储空间就会比较大。
模型参数：除了支持向量外，SVM模型还包括其他参数，如决策边界的法向量、偏置项等。这些参数也需要存储，虽然它们的存储空间通常比支持向量小得多，但仍然会对总体的存储需求有所贡献。

总结起来，支持向量机需要几个MB的存储空间主要是由于支持向量的数量和维度较大，以及其他模型参数的存在。这些存储空间的需求是为了保证模型的性能和泛化能力，以便在实际应用中能够准确地进行分类和回归任务。

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支持向量机支持向量机概述

支持向量机概述支持向量机 Support Vector MachineSVM ) 是一类按监督学习 ( supervisedlearning)方式对数据进行二元分类的广义线性分类器 (generalized...linear classifier) ，其决策边界是对学习样本求解的最大边距超亚面 (maximum-margin hyperplane)与逻辑回归和神经网终相比，支持向量机，在学习复杂的非线性方程时提供了一种更为清晰...，更加强大的方式硬间隔、软间隔和非线性 SVM 假如数据是完全的线性可分的，那么学习到的模型可以称为硬间隔支持向量机。...算法思想找到集合边缘上的若工数据 (称为支持向量 (Support Vector) )用这些点找出一个平面(称为决策面)，使得支持向量到该平面的距离最大超平面方程： \mathbf{w}...，支持向量到超平面的距离为 d，其他点到超平面的距离大于 d 至此可以得到最大间隔超平面的上下两个超平面: d=|\mathbf{w} \cdot \mathbf{x} + b | /||w||

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支持向量机（Support Vector Machine）支持向量机

支持向量机 linear regression ， perceptron learning algorithm ， logistics regression都是分类器，我们可以使用这些分类器做线性和非线性的分类...②函数间隔的最大化刚刚说到支持向量机也不是找超平面了，而是找最好的超平面，也就是对于点的犯错的容忍度越大越好，其实就是函数间隔越大越好：右边的明显要好过左边的，因为左边的可犯错空间大啊...---- ---- 再停顿一下，什么是支持向量点，为什么非支持向量的点α = 0？这里仅仅思考linear SVM，如果是soft margin又不一样了。...当α = 0，得ξ = 0，这个点就是没有放错的点，因为ξ = 0，不需要容忍。而α = 0，所以不是支持向量机的点，所以代表的就是在bound外并且分类正确的点。...：这个就是支持向量机的error function，先预判了Ein = 0，也就是全对的情况，前面有说到。

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支持向量机

支持向量机自己就是一个很大的一块，尤其是SMO算法，列出来也有满满几页纸的样子，虽然看过但是并不能完全看懂其中精髓。...所以本着学习的态度来对比的学习一下支持向量机支持向量机支持向量机基于训练集D的样本空间中找到一个划分超平面，将不同类别的样本分开。...下面我们需要考虑到alpha值的求解，这里用SMO算法，之前的博客已经讲过了。求解alpha的值需要满足KKT条件。 ?...在训练完成后，大部分的训练样本都不会保留，最优分类超平面的形成只与支持向量有关系。...分析一下在软间隔情况下，什么样的样本是支持向量，在样本的alpha值大于0时，则有 ?

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支持向量机

https://blog.csdn.net/jxq0816/article/details/82829444 支持向量机的出发点是解决线性可分和近似线性可分的问题。...除去少数几个支持向量（靠近分离超平面的数据），其他数据的权重其实等于0。也就是说，支持向量机在训练时并不会考虑所有数据，而只关心很难被“直线”分开的“异常点”。 ...为了使支持向量机能处理非线性分类问题，学术界引入了核函数这个概念。核函数能够高效地完成空间变化，特别是从低维度空间到高维度空间的映射，能将原本非线性问题变换为高维空间里的线性问题。

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支持向量机

支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一类按监督学习（supervised learning）方式对数据进行二元分类（binary classification）的广义线性分类器...支持向量机：支持向量机其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面（maximum-margin hyperplane）。...支持向量： H为分类线，H1,H2分别为过各类中分类线最近的样本且平行于分类线的直线，H1，H2上的点为支持向量。支持向量机的机指的是算法。...虚线的位置由决策面的方向和距离原决策面最近的几个样本的位置决定。而这两条平行虚线正中间的分界线就是在保持当前决策面方向不变的前提下的最优决策面。...而这个真正的最优解对应的两侧虚线所穿过的样本点，就是SVM中的支持样本点，称为"支持向量"。 1、数学建模求解这个"决策面"的过程，就是最优化。

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支持向量机

目录 1、间隔与支持向量 2、对偶问题 3、核函数 4、软间隔与正则化 5、支持向量机 6、核方法 ---- 1、间隔与支持向量给定训练样本集，，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可能有很多...这显示出支持向量机的一个重要性质：训练完成后，大部分的训练样本都不需保留，最终模型仅与支持向量有关。那么，如何求解(11)呢？...缓解该问题的一个办法是允许向量机在一些样本上出错。为此，要引入“软间隔”(soft margin)的概念。具体来说，前面介绍的支持向量机形式是要求所有样本均满足约束(3)。...实际上，支持向量机与对率回归的优化目标想进，通常情形下他们的性能也相当。...对率回归的优势主要在于其输出具有自然的概率意义，即在给出预测标记的同时也给出了概率，而支持向量机的输出不具有概率意义，欲得到概率输出需进行特殊处理；此外，对率回归能直接用于多分类任务，支持向量机为此需进行推广

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支持向量机

这就延伸出了一种二分类模型-支持向量机支持向量机就是一种二分类模型，其基本模型定义为特征空间上间隔最大的线性分类器,其学习策略就是间隔最大化。...这里我们不妨让超平面的方程为，图片图片这就是支持向量机( Support Vector Machine,简称SVM)的基本型。...SMO算法是支持向量机学习的一种快速算法，其特点是不断地将原二次规划问题分解为只有两个变量的二次规划子问题，并对子问题进行解析求解，直到所有变量满足KKT条件为止（可以认为如果两个变量的规划问题满足该条件...多分类的支持向量机支持向量机本身是一种二分类模型，多分类的支持向量机一般是采取本质上还是二分类，通过不同的划分方式将多个种类的样本转化为两类的样本来实现分类，比较常见的两种划分方式： One aginst...，在支持向量机之前，其实我们更关注的是模型的训练误差，支持向量机要做的，其实是在**分类精度不改变的前提下，**增强模型对那些未知数据的预测能力（最小化有到最大化无的转变） LR引入了正则化项，LR引入

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支持向量机

其中距离超平面最近的几个训练点正好使上式等号成立，它们被称为“支持向量”support vector，任意两个异类支持向量到超平面的距离之和为： ? 它也被称为“间隔”margin。...,所对应的样本点正好在最大间隔边界上，是一个支持向量。这说明：训练完成后，大部分的训练样本不需要保留，最终模型只与支持向量有关。 SMO算法上面我们得到支持向量机的对偶问题： ? ?...假若我们能将样本从原始空间映射到一个更高纬度的特征空间，使得样本在该特征空间内线性可分，那么支持向量机就可以继续使用。...image.png 映射到高维度的支持向量机模型可以表示为： ? ? ? 其对偶问题是： ? ? 其中 ? 是样本 ? 和 ? 映射到高维空间后的内积。...因此核函数的选择是支持向量机模型的最大影响因素。常用的核函数包括了线性核、多项式核、高斯核、拉普拉斯核和Sigmoid核等。如下表所示： ?

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支持向量机

支持向量机在许多领域都有广泛的应用，如文本分类、图像识别、生物信息学、金融预测等。支持向量机的应用：（1）文本分类：支持向量机可以用于文本分类任务，如垃圾邮件过滤、情感分析、主题分类等。...它是一种二分类的模型，当采用了核技巧之后，支持向量机可以用于非线性分类。当训练数据线性可分的时候，通过硬间隔最大化，学习得到一个线性可分支持向量机。...支持向量机的总结：优点：可以解决高维数据问题，因为支持向量机通过核函数将原始数据映射到高维空间。对非线性问题具有较好的处理能力，通过引入核函数，支持向量机可以处理非线性可分的数据。...鲁棒性较好，支持向量机只关心距离超平面最近的支持向量，对其他数据不敏感，因此对噪声数据具有较强的抗干扰能力。缺点：对于大规模数据集，支持向量机的训练时间较长，因为需要求解一个二次规划问题。...支持向量机是一种强大的机器学习算法，具有广泛的应用前景。在实际应用中，需要根据具体问题选择合适的核函数和参数，以达到最佳的预测性能。

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支持向量机

Udacity Machine Learning Support Vector Machine 在做分类问题时，想要找到最好的那条线：会选择中间的那条线，为什么没有选择平行的另外两条线，因为它们属于...x1-x2 和这条线的方向是一样的，我们想要这条线达到最大，那就需要 norm(W) 越小，等式左边的部分叫做 Margin。...Xi transpose Xj，意义是，一个向量在另一个向量的投影，如果垂直则为0，如果方向相同，则为正，如果相反，则为负，所以这是一个 similarity 的表示。...对于下面这个数据，我们想得到一个 circle 一类在圈内，一类在圈外，用 phi 这个三维的函数就可以分开，而不需要事先知道谁是正是负。...但是却不需要用 phi，因为它可以用 (X‘T)^2 来表示。

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【原创】支持向量机原理(一) 线性支持向量机

支持向量机(Support Vecor Machine,以下简称SVM)虽然诞生只有短短的二十多年，但是自一诞生便由于它良好的分类性能席卷了机器学习领域，并牢牢压制了神经网络领域好多年。...函数间隔并不能正常反应点到超平面的距离，在感知机模型里我们也提到，当分子成比例的增长时，分母也是成倍增长。为了统一度量，我们需要对法向量w加上约束条件，这样我们就得到了几何间隔γ,定义为： ?...几何间隔才是点到超平面的真正距离，感知机模型里用到的距离就是几何距离。 3. 支持向量‍ 在感知机模型中，我们可以找到多个可以分类的超平面将数据分开，并且优化时希望所有的点都被准确分类。...和超平面平行的保持一定的函数距离的这两个超平面对应的向量，我们定义为支持向量，如下图虚线所示。 ? 支持向量到超平面的距离为1/||w||2,两个支持向量之间的距离为2/||w||2。 4....可以看出，这个感知机的优化方式不同，感知机是固定分母优化分子，而SVM是固定分子优化分母，同时加上了支持向量的限制。由于1||w||2的最大化等同于1/||w||2的最小化。

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支持向量机简介

什么是支持向量机——线性分类器给定一些数据点，它们分别属于两个不同的类，现在要找到一个线性分类器把这些数据分成两类。...OK,这就是支持向量机的最基础也是最核心的概念。线性分类的一个例子 ? ?

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支持向量机2

目录：线性支持向量机与软间隔最大化学习的对偶算法支持向量合页损失函数核函数与核技巧非线性支持向量机序列最小最优化（SMO）算法序列最小最优化（SMO）算法支持向量机的学习问题即凸二次规划的求解问题

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R 支持向量机②

介绍支持向量机是一个相对较新和较先进的机器学习技术，最初提出是为了解决二类分类问题，现在被广泛用于解决多类非线性分类问题和回归问题。...工作原理假设你的数据点分为两类，支持向量机试图寻找最优的一条线（超平面），使得离这条线最近的点与其他类中的点的距离最大。...数据点多于两个类时此时支持向量机仍将问题看做一个二元分类问题，但这次会有多个支持向量机用来两两区分每一个类，直到所有的类之间都有区别。...线性支持向量机传递给函数svm()的关键参数是kernel、cost和gamma。 Kernel指的是支持向量机的类型，它可能是线性SVM、多项式SVM、径向SVM或Sigmoid SVM。...但是这个参数不需要显式地设置，因为支持向量机会基于响应变量的类别自动检测这个参数，响应变量的类别可能是一个因子或一个连续变量。所以对于分类问题，一定要把你的响应变量作为一个因子。

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支持向量机（SVM）

支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种用于分类问题的监督算法。主要用于二分类和多分类问题。...这些最靠近超平面的样本点被称为支持向量。SVM的优化目标可以表示为一个凸二次规划问题，可以通过求解对应的拉格朗日函数来得到最优解。

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理解支持向量机

支持向量机是机器学习中最不易理解的算法之一，它对数学有较高的要求。...市面上有不少讲解支持向量机的文章和书籍，但真正结构清晰、触达精髓的讲解非常少见。 为什么要掌握SVM？...不为0的α对应的训练样本称为支持向量，这就是支持向量机这一名字的来历。下图是支持向量的示意图 ? 另外可以证明对偶问题同样为凸优化问题，在文献[1]中有详细的证明过程。...松弛变量与惩罚因子线性可分的支持向量机不具有太多的实用价值，因为在现实应用中样本一般都不是线性可分的，接下来对它进行扩展，得到能够处理线性不可分问题的支持向量机。...其他版本的支持向量机根据合页损失函数可以定义出其他版本的支持向量机。L2正则化L1损失函数线性支持向量机求解如下最优化问题 ? 其中C为惩罚因子。

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理解支持向量机

市面上有不少讲解支持向量机的文章和书籍，但真正结构清晰、触达精髓的讲解非常少见。 为什么要掌握SVM？...不为0的α对应的训练样本称为支持向量，这就是支持向量机这一名字的来历。下图是支持向量的示意图 ? 另外可以证明对偶问题同样为凸优化问题，在文献[1]中有详细的证明过程。...松弛变量与惩罚因子线性可分的支持向量机不具有太多的实用价值，因为在现实应用中样本一般都不是线性可分的，接下来对它进行扩展，得到能够处理线性不可分问题的支持向量机。...另一种解释-合页损失函数前面最大化分类间隔的目标推导出了支持向量机的原问题，通过拉格朗日对偶得到了对偶问题，下面将从另一个角度来定义支持向量机的优化问题。SVM求解如下最优化问题 ?...其他版本的支持向量机根据合页损失函数可以定义出其他版本的支持向量机。L2正则化L1损失函数线性支持向量机求解如下最优化问题 ? 其中C为惩罚因子。

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支持向量机（SVM)

支持向量机(support vector machine)是一种分类算法，通过寻求结构化风险最小来提高学习机泛化能力，实现经验风险和置信范围的最小化，从而达到在统计样本量较少的情况下，亦能获得良好统计规律的目的...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，即支持向量机的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。...4.使用松弛变量处理数据噪音具体原理就不讲了，下面代码是利用支持向量机来训练手写识别的 from sklearn.datasets import load_digits #从sklearn.datasets...print(Y_train.shape) print(Y_test.shape) #导入数据标准化模块 from sklearn.preprocessing import StandardScaler #导入支持向量机分类器...LinearSVC #对数据进行标准化 ss=StandardScaler() X_train=ss.fit_transform(X_train) X_test=ss.transform(X_test) #初始化支持向量机

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R 支持向量机①

无监督学习：在没有正确结果指导下的学习方式，例如：聚类分析、降维处理等支持向量机支持向量机（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。...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最大间隔超平面。在分开数据的超平面的两边建有两个互相平行的超平面，分隔超平面使两个平行超平面的距离最大化。...,data=data_train,cross=5,type='C-classification',kernel='sigmoid') > > summary(sv) #查看支持向量机sv的具体信息，...pre是一个类别向量。 > > dim(data_test[data_test$Species!

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支持向量机笔记

本来要写支持向量机(SVM)的,后来又读了遍《统计方法学习》，还是等等吧，我现在理解黄老师说为什么很多人不能够理解SVM，这东西得悟，说简单也简单，说难也难。。分享下关于支持向量机的笔记～

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