SVM我们都知道其经常被用来做分类问题，当计算机的能力不足时，SVM是一个最火的算法，直到多层神经网络算法的出现。 介绍 将下面的点进行分类如何划分？划分为几类呢？ ? SVM寻找区分两类的超平面（hyper plane), 使边际(margin)最大 ? 分类 按照分割的情况将SVM分为三种： 硬间隔支持向量机（线性可分支持向量机）：当训练数据线性可分时，可通过硬间隔最大化学得一个线性可分支持向量机。用通用的话来说就是上图中的虚线间没有数据点。 最大化边际 我们都知道svm就是要寻找使边际最大的那个状态的超平面，用M来表示两个边界平面间的距离，那么？ max M = ? 这时我们可以直接把公式简化为， ? Sklearn SVM 1 sklearn简单例子 from sklearn import svm X = [[2, 0], [1, 1], [2,3]] y = [0, 0, 1] clf = svm.SVC
写在前面 在前面的两篇文章SVM系列（一）：强对偶性、弱对偶性以及KKT条件的证明以及SVM系列（二）：核方法概述---正定核以及核技巧中，我们引入了一些基本概念，这些概念对理解SVM有着很重要的作用。 1.概述 俗话说，SVM有三宝：间隔、对偶、核技巧。这句话概括了SVM最精髓的三个部分，下面内容将围绕上述三个关键词展开。我们先来定义数据集： ，每一个 ，代表两个不同的类别。 从前面的硬间隔与软间隔学习中我们可以看出来，SVM构建的是一个线性的决策边界，从而把数据集分到各自的类中（虽然软间隔不完全可分，但大部分还是可分的）。 如果数据集是一个非线性的，直接使用SVM，得不到一个理想的结果，那么使用线性分类器求解非线性分类问题，就需要特殊的处理。 机器学习之SVM(Hinge Loss+Kernel Trick)原理推导与解析 SVM系列（一）：强对偶性、弱对偶性以及KKT条件的证明 手推序列最小优化（sequential minimal optimization
SVM（Support Vector Machine）要解决的问题可以用一个经典的二分类问题加以描述。 不同方向的最优决策面的分类间隔通常是不同的，那个具有“最大间隔”的决策面就是SVM要寻找的最优解。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”。 对于图1中的数据，A决策面就是SVM寻找的最优解，而相应的三个位于虚线上的样本点在坐标系中对应的向量就叫做支持向量。 从表面上看，我们优化的对象似乎是这个决策面的方向和位置。 image.png image.png image.png image.png image.png SVM优化问题基本描述： 当 是支持向量时，有 image.png 由点到直线的距离公式，对于所有
1.前言 SVM（Support Vector Machine）是一种寻求最大分类间隔的机器学习方法，广泛应用于各个领域，许多人把SVM当做首选方法，它也被称之为最优分类器，这是为什么呢？ 这篇文章将系统介绍SVM的原理、推导过程及代码实践。 2.初识SVM 首先我们先来看看SVM做的是什么样的事，我们先看下面一张图 ? 3.线性SVM 好了，现在我们知道SVM是那个抗噪声门限最大的超平面（一般说的是间隔margin最大，意思一样），那我们怎样找到这个超平面呢？ 4.非线性SVM 线性SVM是有很大的局限性的，并不是所有数据都能用线性SVM分类，以下图为例，你很难用线性SVM进行分类达到高准确，线性SVM最高只能达到75%准确度。 ? 核SVM的引入，将大大减少上面非线性SVM的计算量，我们知道，根据上面非线性SVM问题，需要计算\(Q=y_ny_mz_n^Tz_m\)，而我们要注意一下，\(z_n\)的维度通常情况是远远大于\(x_n
用SVM的思想来说，就是什么样的决策边界才是最好的呢？更进一步，当数据特征更加复杂，本身如果很难分，怎么办呢？那特征复杂后，计算复杂度如何呢？那SVM能实际应用吗？ 让我们带着这些问题来学习SVM，而理解SVM，我们先得明白一个概念：线性分类器。 6.4 拉格朗日乘子法求解SVM 这里继续使用老师的PPT对SVM的推导做一个梳理，其实就是整理上面6.2 6.3 小节的内容。 对偶问题的目标函数： 决策函数的形式： 对SVM从简到难的介绍就到这里，然后下一篇文章主要学习核函数的问题，下下一篇对使用Sklearn实现SVM进行了解，最后我们证明一下SVM。 10，支持向量机（SVM）的优缺点 支持向量机（SVM）是一组用于分类，回归和异常值检测的监督学习方法。
分类战车SVM （附录：用Python做SVM模型） 回复“SVM”查看本《分类战车SVM》系列的内容： 第一话：开题话 第二话：线性分类 第三话：最大间隔分类器 第四话：拉格朗日对偶问题 前面6集可以在微信公众号“数说工作室”（搜不到就搜微信号“shushuojun”）中回复“SVM1”（开题话）、“SVM2”（线性分类）、“SVM3”（最大间隔分类器）、“SVM4”（拉格朗日对偶问题） 、“SVM5”（核函数）、“SVM6”（SMO算法）来查看。 这本书的作者不建议去读SVM的产品级C++代码，因为很难读懂，但把产品级代码和速度提升部分剥离出去，那么只剩下SVM核心思想，这样的代码就很容易读懂了。 首先训练模型： >>>model=svm_train( y[:50], x[:50] ) （4）预测 用训练出来的模型mode来预测： >>>svm_predict( y[50:], x
学习SVM（一） SVM模型训练与分类的OpenCV实现 学习SVM（二） 如何理解支持向量机的最大分类间隔 学习SVM（三）理解SVM中的对偶问题 学习SVM（四） 理解SVM中的支持向量 （Support Vector） 学习SVM（五）理解线性SVM的松弛因子 网上有很多关于SVM的优秀博客与其他学习资料，而个人感觉本系列博客与其他关于SVM的文章相比，多了一些细节的证明，比如线性分类器原理 同样是SVM，在《支持向量机导论》中有170+页的内容，而在《机器学习》（周志华）一书中仅仅是一个章节的内容，中间略过了细节推导的过程，这些被略过的推导过程在本系列博客中都会加入，也是在自学时验证过程中的一些总结 在上一篇的内容中（学习SVM（二） 如何理解支持向量机的最大分类间隔），我们最后我们推导出优化目标为： ? 其中约束条件为n个，这是一个关于w和b的最小值问题。
学习SVM（一） SVM模型训练与分类的OpenCV实现 学习SVM（二） 如何理解支持向量机的最大分类间隔 学习SVM（三）理解SVM中的对偶问题 学习SVM（四） 理解SVM中的支持向量（ Support Vector） 学习SVM（五）理解线性SVM的松弛因子 先说一个事引出这个博客的内容，我最近投的一篇论文被拒稿，用到的方法使SVM（很惭愧，还在用20年前的算法，当然这并不是重点） ，审稿意见里面有一段话是这样说的（说的很中肯）：“该方法本身的特点来看就很难达到100%正确率”，当然这并不是说SVM无法做到100%，我理解的很难达到的原因就是在于SVM算法本身的松弛因子的引入。 为什么要引入松弛因子 从前面四个内容来看，SVM理论可以完美的找到正负样本间的最大的分类间隔，这意味着不仅仅可以实现对训练数据的分类，还保证了决策平面是最理想的。那么SVM为什么还要引入松弛因子呢？ 这个结果和学习SVM（三）理解SVM中的对偶问题最后的结果很像，只是多出了些约束。
前面6集可以在微信公众号“数说工作室”（搜不到就搜微信号“shushuojun”）中回复“SVM1”（开题话）、“SVM2”（线性分类）、“SVM3”（最大间隔分类器）、“SVM4”（拉格朗日对偶问题） 、“SVM5”（核函数）、“SVM6”（SMO算法）来查看。 这本书的作者不建议去读SVM的产品级C++代码，因为很难读懂，但把产品级代码和速度提升部分剥离出去，那么只剩下SVM核心思想，这样的代码就很容易读懂了。 首先训练模型： >>>model=svm_train( y[:50], x[:50] ) （4）预测 用训练出来的模型mode来预测： >>>svm_predict( y[50:], x 我们再重新做一遍，这次前80条数据作为训练数据、后面20条数据作为预测数据： >>>model=svm_train( y[:80], x[:80] ) >>>svm_predict( y[80:
利用支持向量机来分类鸢尾花 from sklearn import svm import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib b'Iris-versicolor': 1, b'Iris-virginica': 2} return it[s] path = 'D:/Python/datalearning/MachineLearning-Zhou/SVM x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, random_state=1, train_size=0.6) # clf = svm.SVC (C=0.1, kernel='linear', decision_function_shape='ovr') clf = svm.SVC(C=0.8, kernel='rbf', gamma=20, =13) plt.ylabel(u'花萼宽度', fontsize=13) plt.xlim(x1_min, x1_max) plt.ylim(x2_min, x2_max) plt.title(u'SVM
svm参数说明———————- 如果你要输出类的概率，一定要有-b参数 svm-train training_set_file model_file svm-predict test_file model_fileoutput_file v:进行Cross Validation过程中的参数，即对训练集进行v-fold Cross Validation，默认为3，即默认进行3折CV过程。 输出： bestCVaccuracy:最终CV意义下的最佳分类准确率。 bestc:最佳的参数c。 bestg:最佳的参数g。 有如下主要几个特点：(1)非线性映射是SVM方法的理论基础,SVM利用内积核函数代替向高维空间的非线性映射；(2)对特征空间划分的最优超平面是SVM的目标,最大化分类边际的思想是SVM方法的核心；(3) 支持向量是SVM的训练结果,在SVM分类决策中起决定作用的是支持向量；(4)SVM 是一种有坚实理论基础的新颖的小样本学习方法。
yix今天我们来看看机器学习中的SVM,SVM是什么呢，它的中文名叫支持向量机（Support Vector Machine），是机器学习中的一种分类算法。 SVM，在机器学习里他就是个分类器，当它用于回归分类的时候又叫SVR（Support Vector Regression）。 一般的我们会在什么时候使用SVM呢？ 我们来看看这一张图： ? 当然不是的，我们需要做的是从这无数个直线中找出最优解，这才是我们SVM干的事情。 那下面我们来解释解释它的工作原理： ? 这一结论十分直接，SVM中的主要工作就是要求解 alpha. Step6使用算法：几乎所有分类问题都可以使用SVM，值得一提的是，SVM本身是一个二类分类器，对多类问题应用SVM需要对代码做一些修改。
SVM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. 正是因为SVM关注的是VC维，后面我们可以看到，SVM解决问题的时候，和样本的维数是无关的（甚至样本是上万维的都可以，这使得SVM很适合用来解决文本分类的问题，当然，有这样的能力也因为引入了核函数）。 SVM正是这样一种努力最小化结构风险的算法。 SVM其他的特点就比较容易理解了。 SVM入门（二）线性分类器Part 1 线性分类器(一定意义上,也可以叫做感知机) 是最简单也很有效的分类器形式.在一个线性分类器中,可以看到SVM形成的思路,并接触很多SVM的核心概念. SVM入门（十）将SVM用于多类分类 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。
largest margin ? ? soft margin ? compute margin ? gradient descent ? example SGD...
这个时候再把x的值代入就可以将原来的优化问题转化为了针对α,β\alpha,\betaα,β的优化问题（SVM的思路）
我们知道Hard Margin SVM的优化目标函数为： ? 这种可以解决一部分的情况，但是如果存在以下的情况： ? 红色和绿色的线哪一个更好呢？ 所以需要一个存在一定容错的SVM。 ? 因此我们对上面的条件进行限定，让我们的模型对训练集中的极端数据不那么敏感(容忍一定的错误，但是这个错误一定要最小)： ?
支持向量机（SVM）优点 2. MLP vs SVM 3. SVM – Formalization 4.1 geometric margin几何边距 4.2 Linear SVM Mathematically 5. Linear SVM Soft Margin Classification优化 7. 线性SVM总结 8. 非线性SVM Kernel trick ---- 1. MLP,GAN SVM，Discriminative ML 区分式→分类margin（max margin）→SVM, 决策树。 SVM and the kernel trick 3.1 Linear SVM （hard margin硬间隔） MLP无数解，只要拟合出一条有效的分类面。
SVM（Support Vector Machine，支持向量机）是一个线性分类器，是最经典的分类算法，其核心目标就是找到最大间隔超平面。本文记录SVM的推导过程。 概述 SVM就是一个分类器，只是相对于传统的线性分类器，它添加了一个支持向量的概念。 考虑一个分类任务 从图片上解释，对于一组数据，SVM在使用直线的同时要求数据点距离这条直线的最小距离最大，也就是说分类器和数据之间要有足够大的“间隔”。 而SVM的工作就是求解这个最大间隔，也就是最优化问题。对于线性可分的数据，可以直接套用线性规划的知识进行推导，但如果数据线性不可分，就需要核函数进行数据升维，进行超平面分类。 目标函数 SVM是一个线性分类器，SVM的目标就是找到最大间隔超平面。
scv 函数 class sklearn.svm.SVC(C=1.0, kernel=’rbf’, degree=3, gamma=’auto’, coef0=0.0, shrinking=True, 200, class_weight=None, verbose=False, max_iter=-1, decision_function_shape=None, random_state=None) SVM
学习SVM（一） SVM模型训练与分类的OpenCV实现 学习SVM（二） 如何理解支持向量机的最大分类间隔 学习SVM（三）理解SVM中的对偶问题 学习SVM（四） 理解SVM中的支持向量 （Support Vector） 学习SVM（五）理解线性SVM的松弛因子 我们在开始接触SVM时肯定听到过类似这样的话，决定决策边界的数据叫做支持向量，它决定了margin到底是多少，而max margin 然后一般会配一张图说明一下哪些是支持向量（Support Vector），这个图在之前的学习SVM（二） 如何理解支持向量机的最大分类间隔里面就有，这里不在重复贴了。 在学习SVM（三）理解SVM中的对偶问题计算得到新的优化目标： ? ? 在这里对w和b的公式的推导做一个简短说明，w是通过拉格朗日求偏导后推出的；在学习SVM（二） 如何理解支持向量机的最大分类间隔中我们知道最大间隔为： ?
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