支援向量機SVM

支援向量機svm（support vector machine），是機器學習領域的乙個有監督的學習模型。

一、簡介

支援向量機建立在統計學習理論的基礎之上。統計學習理論(statistical learning theory簡稱slt)是一種處理小樣本的統計理論．

為研究有限樣本情況下的統計模式識別和更廣泛的機器學習問題建立了乙個較好的理論框架．同時發展了一種新的模式識別方法一支

持向量機(support vector machine，簡稱svm)，能較好地解決小樣本學習問題。支援向量機(svm)是一種的分類方法．假定樣本數

據服從某個分布。根據統計學習理論．要使分類函式的實際輸出與理想輸出之間的偏差盡可能小。應遵循結構風險最小化原理．而不

是傳統的經驗風險最小化原理，svm正是這一理論的具體實現。

二、支援向量機（svm）

1，最優分類面

svm方法是從線性可分情況下提出的。考慮如圖1所示的二維兩類線性可分情況．圖中實心點和空心點分別表示兩類訓練樣本。

h為把兩類資料沒有錯誤地分開的最優分類線，h1，h2分別為過兩類樣本中離分類超平面最近的點且平行於分類線．h1和h2之間

的距離叫做間距(m越咖)。如果該分類線將兩類資料沒有錯誤的分開且最近的點與分類線問的距離最大．則這樣的分類線稱為最優分

類線(在多維空間成為最優超平面)。可以看到最優分類超平面所要求的第乙個條件．是將兩類資料無錯誤的分開。即保證經驗風險最

小；第二個條件是使分類間距最大．即使推廣能力的界的置信區間最小．從而使真實風險最小。

2，廣義最優分類面

3，支援向量機

svm的機理是尋找乙個滿足分類要求的最優分類超平面，使得該超平面在保證分類精度的同時，能夠使超平面兩側的空白區

域最大化。理論上，支援向量機能夠實現對線性可分資料的最優分類。

中建立超平面作為分類面。然而實際應用中的大多數問題都是複雜

的、非線性的。這時就必須尋求複雜的超曲面作為分介面。支援

向量機通過在另乙個高維空間中運用處理線性問題的方法建立乙個

分類超平面．從而隱含在原始空問建立乙個超曲面。支援向量機

方法避開了高維空聞的計算，並不顯式地進行變換計算．而只做訓

練樣本之間的內積運算。這種內積運算由事先定義的核函式來實

現。將線性空間中的非線性問題對映為非線性空間中的線性問題，

從而從根本上解決非線性問題。

三、學習總結

數學模型和公式的地方按照作者的思路來是可以看懂一點，但是我不知道為什麼要那麼做，用那種方法有什麼好處不能理解。

支援向量機（SVM）

簡介 術語 支援向量機 svm 是乙個類分類器，正式的定義是乙個能夠將不同類樣本在樣本空間分隔的超平面。換句話說，給定一些標記 label 好的訓練樣本 監督式學習 svm演算法輸出乙個最優化的分隔超平面。首先我們假定有乙個未知的欲分類的集合，可以進行分割，但是我們不知道分割的函式 超平面，也叫真實...

SVM支援向量機

在機器學習領域，很多時候會用到分類的一些演算法，例如knn，貝葉斯。我們可以把分類的樣本簡單除暴的分為兩種型別。線性可分和非線性可分。可以使用乙個非常簡單的例子來解釋什麼是線性可分，什麼是線性不可分。a 線性可分的2類樣本 b 非線性可分的2類樣 已知乙個線性可分的資料集,其中x表示乙個n維向量，當...

支援向量機（SVM）

支援向量機，其含義是通過支援向量運算的分類器。支援向量機是乙個二類分類器。在求解的過程中，會發現只根據部分資料就可以確定分類器，這些資料稱為支援向量。見下圖，在乙個二維環境中，其中點r，s，g點和其它靠近中間黑線的點可以看作為支援向量，它們可以決定分類器，也就是黑線的具體引數。線性分類 可以理解為在...