一、引言 支持向量机(Support Vector Machines, SVM)被公认为比较优秀的分类模型，有很多人对SVM的基本原理做了阐述，我在学习的过程中也借鉴了他们的研究成果，在我的博客中只是想介绍基本的原理，用通俗易懂的方式把原理解释清楚，并期望通过MATLAB的代码实现这些基本的原理。由于SVM对数学理论的要求很高，并且SVM的形式也有多种，有不同的实现方式，在这个系列中我们重点关注以下几个方面： 支持向量机的一些基本概念 线性可分支持向量机的原理 线性支持向量机的原理 非线性支持向量机
支持向量机(Support Vector Machines, SVM)被公认为比较优秀的分类模型，有很多人对SVM的基本原理做了阐述，我在学习的过程中也借鉴了他们的研究成果，在我的博客中只是想介绍基本的原理，用通俗易懂的方式把原理解释清楚，并期望通过MATLAB的代码实现这些基本的原理。由于SVM对数学理论的要求很高，并且SVM的形式也有多种，有不同的实现方式，在这个系列中我们重点关注以下几个方面：
摘要 本文主要讲机器学习中一个非常重要的二类分类模型：支持向量机（Support Vector Machines）。文中主要讲解了SVM的三种模型：线性可分支持向量机、线性支持向量机、非线性支持向量机，重点讲解该模型的原理，及分类决策函数的计算推导过程。 引例小视频 基本方向 首先，SVM不能通过“支持向量机”字面意思来理解。其次，SVM是机器学习中很经典的一个二类分类模型。分类的最终目的是找到样本之间的一条分界线，然后用新样本点和分界线的关系，来判断类别。这是我们的基本思想。 在前面，我们已经学习了
支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一个非常优雅的算法，具有非常完善的数学理论，常用于数据分类，也可以用于数据的回归预测中。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。
支持向量机算法是机器学习中最具有代表性的算法，属于监督学习的范畴，用来解决分类问题，最为常见的解决二分类问题。支持向量机用来解决线性分类与非线性分类问题。对于支持向量机中有很多复杂的算法理论问题，也就是数学知识，例如凸优化，最优化问题，以及拉格朗日等，如果想要完整的弄明白需要进行完整的数学推导，相对复杂。支持向量机的理论与分类核心思想还是很好理解的，如下图所示;
AI 科技评论按，本文作者张皓，目前为南京大学计算机系机器学习与数据挖掘所（LAMDA）硕士生，研究方向为计算机视觉和机器学习，特别是视觉识别和深度学习。
总第81篇 (本文框架) 01|概念及原理： 支持向量机是一种二分类模型，它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器。 说的通俗一点就是就是在特征空间里面用某条线或某块面将训练数据集分成两类，而依据的原则就是间隔最大化，这里的间隔最大化是指特征空间里面距离分离线或面最近的点到这条线或面的间隔(距离)最大。 看下面的图来感受一下，SVM的目的就是要找打能把红色点和蓝色点准确分开的线或面。 上图来源于链接：https://www.zhihu.com/question/210944
【第1章】 统计学习方法概论 【第2章】 感知机 【第3章】 k 近邻法 【第4章】 朴素贝叶斯法 【第5章】 决策树 【第6章】 逻辑斯谛回归与最大熵模型 【第7章】 支持向量机 【第8章】 提升方法 【第9章】 EM算法及其推广 【第10章】 隐马尔科夫模型 【第11章】 条件随机场 【第12章】 统计学习方法总结
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。之前SIGAI微信公众号已经发过“用一张图理解SVM脉络”，“理解SVM的核函数和参数”这两篇文章，今天重启此话题，对SVM的推导做一个清晰而透彻的介绍，帮助大家真正理解SVM，掌握其精髓。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。
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。今天，对SVM的推导做一个清晰而透彻的介绍，帮助大家真正理解SVM，掌握其精髓。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。
支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种用于分类和回归分析的机器学习算法，它通过在特征空间中找到一个最优的超平面来进行分类。本文将详细介绍支持向量机的原理、实现步骤以及如何使用Python进行编程实践。
其实逻辑回归算法和今天要讲的支持向量机有些类似，他们都是从感知机发展而来，支持向量机是一个非常强大而且应用面很广的机器学习算法，能够胜任线性分类器，非线性分类器，线性回归问题，非线性回归问题中，甚至是离群值检测中，是应用最广泛的机器学习算法之一，本文剖析支持向量机在实践中的应用。 一、线性支持向量机 我们以一些图来解释支持向量机的基本原理，下图是对鸢尾花数据集分类，可以发现两种花能够很轻松的通过直线划分出来，因为该数据集是线性可分的，左图是三种可能的分类方式，虚线基本没有办法将两种类别划分，另外
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在逻辑回归问题中，我们希望输入sigmod函数中的函数值离0越远越好，因为离0越远，我们判断的"把握"就越大。也就是说我们希望找到一个分类器使得待分类点距离分类的平面尽可能的远，换言之也是一样分类判断的把握尽可能大。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。
如第一章所述，机器学习中有四种基本方法:有监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习。分类是监督学习的一种形式，它根据训练阶段确定的许多输入输出对将输入数据映射到输出数据。使用分类，与一组示例观察相关的特征可以用来训练一个决策函数，该函数以给定的精度生成类别赋值(即标签labels)。从功能性神经成像数据到推特帖子，这些特征可以是多种多样的。一旦基于这些特征创建了决策函数分类器，它就可以使用之前建立的模式自动将类标签附加到新的、不可见的观察结果上。有许多类型的机器学习算法可以执行分类，如决策树，朴素贝叶斯和深度学习网络。本章回顾支持向量机(SVM)学习算法。支持向量机的强大之处在于它能够以平衡的准确性和再现性学习数据分类模式。虽然偶尔用于回归(见第7章)，SVM已成为一种广泛使用的分类工具，具有高度的通用性，扩展到多个数据科学场景，包括大脑疾病研究。
自从大半年前接触到SVM以来，感觉一直没怎么把SVM整明白。直到最近上的《模式识别》课程才仿佛打通了我的任督二脉，使我终于搞清楚了SVM的来龙去脉，所以写个博客作个总结。
在支持向量机一中，我们介绍了当数据集是线性可分的时候，我们可以使用线性可分的支持向量机将数据进行分类（由于隔了很长时间才更新，因此忘记了支持向量机一的读者可以回看支持向量机一讲解）。但是，在现实生活中，还存在着很多数据是线性不可分的，或者说本来是线性可分的数据因为存在一些异常点，使得不能线性划分。
超平面是分割输入变量空间的线。在SVM中，选择超平面以最佳地将输入变量空间中的点与它们的类（0级或1级）分开。在二维中，您可以将其视为一条线，并假设我们的所有输入点都可以被这条线完全分开。SVM学习算法找到导致超平面最好地分离类的系数。
本系列是机器学习课程的系列课程，主要介绍机器学习中分类算法，本篇为分类算法与SVM算法部分。
为两条平行，位于y两侧，与y距离相等的两条直线，我们如果可以通过一种算法把需要进行二分法的事件映射到y1上侧与y2下侧，就达到二分类目的了。
，代价图像如上图左所示，我们的优化目标是使得代价函数尽量的小，在图中可以看出，当
在机器学习中，支持向量机（SVM，也叫支持向量网络），是在分类与回归分析中分析数据的监督式学习模型与相关的学习算法。是由Vapnik与同事（Boser等，1992；Guyon等，1993；Vapnik等，1997）在AT＆T贝尔实验室开发。支持向量机是基于统计学习框架与由Chervonenkis（1974）和Vapnik（1982，1995）提出Vapnik–Chervonenkis理论上的最强大的预测方法之一。给定一组训练实例，每个训练实例被标记为属于两个类别中的一个或另一个，SVM训练算法创建一个将新的实例分配给两个类别之一的模型，使其成为非概率二元线性分类器。SVM模型是将实例表示为空间中的点，这样映射就使得单独类别的实例被尽可能宽的明显的间隔分开。然后，将新的实例映射到同一空间，并基于它们落在间隔的哪一侧来预测所属类别。
支持向量机（SVM）在很多分类问题上曾经取得了当时最好的性能，使用非线性核的支持向量机可以处理线性不可分的问题。仅仅通过一个简单的核函数映射，就能达到如此好的效果，这让我们觉得有些不可思议。核函数过于抽象，在本文中，SIGAI将通过一组实验来演示核函数的有效性，并解释支持向量机各个参数所起到的作用，让大家对此有一个直观的认识。如果要了解SVM的理论，请阅读我们之前的公众号文章“用一张图理解SVM的脉络”
本文是对于机器学习中SVM算法的一次学习记录，主要介绍SVM的原理和简单应用。通过自己实际操作去理解SVM。
支持向量机的线性分类：是给定一组训练实例，每个训练实例被标记为属于两个类别中的一个或另一个，SVM训练算法创建一个将新的实例分配给两个类别之一的模型，使其成为非概率二元线性分类器。SVM模型是将实例表示为空间中的点，这样映射就使得单独类别的实例被尽可能宽的明显的间隔分开。然后，将新的实例映射到同一空间，并基于他们落在间隔的哪一侧来预测所属类别。
推出【Matlab量化投资系列】 机器学习 所谓机器学习，其实就是根据样本数据寻找规律，然后再利用这些规律来预测未来的数据（结果）。 但是，直到今天，机器学习也没有一种被大家广泛认同的理论框架产生，这个也是机器学习被大家诟病的原因之一：它是没有理论基础的。 目前机器学习的方法大概可以分为以下几种： 1、经典的参数统计估计方法：基于传统统计学，需要已知的样本分布形式，局限性比较大。 2、经验非线性方法：利用已知样本建立非线性模型（如人工神经网络），克服了传统参数估计方法的困难，但缺乏统一的数学理论。
到目前为止,你已经见过一系列不同的学习算法。在监督学习中，许多学习算法的性能都非常类似，因此，重要的不是你该选择使用学习算法A还是学习算法B，而更重要的是，应用这些算法时，所使用的数据量。这就体现你使用这些算法时的技巧了，比如：你为学习算法所设计的特征量的选择，以及如何选择正则化参数，诸如此类的事。
支持向量机是机器学习中获得关注最多的算法之一，支持向量机涵盖有监督学习、无监督学习以及半监督学习。
支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种经典的二分类模型，基本模型定义为特征空间中最大间隔的线性分类器，其学习的优化目标便是间隔最大化，因此支持向量机本身可以转化为一个凸二次规划求解的问题。
知道了核函数的表示形式（使用例如高斯核函数作为工具，计算样本x和地标l之间的距离作为特征f，其中f为核函数），之后就是讨论核函数地标的选择。
支持向量机（Support Vector Machine）是由Vapnik等人于1995年提出来的，之后随着统计理论的发展，支持向量机SVM也逐渐受到了各领域研究者的关注，在很短的时间就得到了很广泛的应用。支持向量机是被公认的比较优秀的分类模型，同时，在支持向量机的发展过程中，其理论方面的研究得到了同步的发展，为支持向量机的研究提供了强有力的理论支撑。
机器学习实战 - 读书笔记(06) – SVM支持向量机 前言 最近在看Peter Harrington写的“机器学习实战”，这是我的学习笔记，这次是第6章：SVM 支持向量机。 支持向量机不是很好被理解，主要是因为里面涉及到了许多数学知识，需要慢慢地理解。我也是通过看别人的博客理解SVM的。 推荐大家看看on2way的SVM系列： 解密SVM系列（一）：关于拉格朗日乘子法和KKT条件 解密SVM系列（二）：SVM的理论基础 解密SVM系列（三）：SMO算法原理与实战求解 解密SVM系列（四）：SVM非
用以解决 SVM 最优化问题的软件很复杂，且已经有研究者做了很多年数值优化。因此强烈建议使用高优化软件库中的一个，而不是尝试自己落实一些框架。有许多好的软件库，NG 用得最多的两个是 liblinear 和 libsvm
SVC和NuSVC是相似的方法，但接受稍微不同的参数，并具有不同的计算公式。另一方面，LinearSVC是针对线性内核的情况的SVC的另一种实现方法。
比如在一个肿瘤预测的问题上，当大量的样本为负样本（实际上没有肿瘤99.5%），只有少数的样本为正样本（实际存在肿瘤0.5%）。那么评判一个机器学习模型的指标，就需要调整。
您可能听说过所谓的内核技巧，这是一种支持向量机(SVMs)处理非线性数据的小技巧。这个想法是将数据映射到一个高维空间，在这个空间中数据变成线性，然后应用一个简单的线性支持向量机。听起来很复杂，但操作起来确实如此。尽管理解该算法的工作原理可能比较困难，但理解它们试图实现的目标却相当容易。往下读，自然就会明白了!
上次说到支持向量机处理线性可分的情况，这次让我们一起学习一下支持向量机处理非线性的情况，通过引进核函数将输入空间映射到高维的希尔伯特空间，进而将线性不可分转化为线性可分的情况。好的，让我们详细的了解一下核函数的前世与今生~~~~~~~~ 特征空间的隐式映射：核函数 已经了解到了支持向量机处理线性可分的情况，而对于非线性的情况，支持向量机的处理方法是选择一个核函数κ(·, ·)，通过将数据映射到高维空间，来解决在原始空间中线性不可分的问题。由于核函数的优良品质，这样的非线性扩展在计算量
关于作者：DD-Kylin，一名喜欢编程与机器学习的统计学学生，勤学好问，乐于钻研，期待跟大家多多探讨机器学习的相关内容~
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。其流行归功于两个方面，一个方面，可以输出比较准确的预测结果；另一方面，模型基于比较优雅的数学理论。 SVM旨在在多维空间找到一个能将全部样本单元分成两类的最优平面，这一平面应使两类中距离最近的点的间距最大。在间距边界上的点称为支持向量，分割的超平面位于间距中间。SVM函数通过核函数将数据投影到高维，使其在高维线性可分。
一、支持向量机： SVM 即支持向量机（Support Vector Machine）， 是有监督学习算法的一种，用于解决数据挖掘或模式 识别领域中数据分类问题。 二、基本原理：
监督学习可以认为是学习一个模型，使它能对给定的输入预测相应的输出。监督学习包括分类、标注、回归。本篇主要考虑前两者的学习方法。
本文对支持向量机做了简单介绍，并对线性可分支持向量分类机、线性支持向量分类机以及核函数做了详细介绍。
持续准备面试中。。。准备的过程中，慢慢发现，如果死记硬背的话很难，可当推导一遍并且细细研究里面的缘由的话，面试起来应该什么都不怕，问什么问题都可以由公式推导得到结论，不管问什么，公式摆在那里，影响这个公式的变量就在那，你问什么我答什么。。共勉！！
支持向量机（Support Vector Machines）是一种二分类模型，在机器学习、计算机视觉、数据挖掘中广泛应用，主要用于解决数据分类问题，它的目的是寻找一个超平面来对样本进行分割，分割的原则是间隔最大化（即数据集的边缘点到分界线的距离d最大，如下图），最终转化为一个凸二次规划问题来求解。通常SVM用于二元分类问题，对于多元分类可将其分解为多个二元分类问题，再进行分类。所谓“支持向量”，就是下图中虚线穿过的边缘点。支持向量机就对应着能将数据正确划分并且间隔最大的直线（下图中红色直线）。
一、介绍 数据分类是机器学习中非常重要的任务。支持向量机（SVM）广泛应用于模式分类和非线性回归领域。 SVM算法的原始形式由Vladimir N.Vapnik和Alexey Ya提出。自从那以后，SVM已经被巨大地改变以成功地用于许多现实世界问题，例如文本（和超文本）分类，图像分类，生物信息学（蛋白质分类，癌症分类），手写字符识别等。 二、目录 什么是支持向量机？ SVM是如何工作的？ 推导SVM方程 SVM的优缺点 用Python和R实现 1.什么是支持向量机（SVM）？ 支持向量机是一种有监督的
感知机、k近邻法、朴素贝叶斯法、决策树 是简单的分类方法，具有模型直观、方法简单、实现容易等特点
教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/34
决策树（Decision Tree）是一种分为治之的决策过程。一个困难的预测问题，通过树的分支节点，被划分成两个或多个较为简单的子集，从结构上划分为不同的子问题。将依规则分割数据集的过程不断递归下去（Recursive Partitioning）。随着树的深度不断增加，分支节点的子集越来越小，所需要提的问题数也逐渐简化。当分支节点的深度或者问题的简单程度满足一定的停止规则（Stopping Rule）时，该分支节点会停止分裂，此为自上而下的停止阈值（Cutoff Threshold）法；有些决策树也使用自上而下的剪枝（Pruning）法。
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