支援向量機，因其英文名為support vector machine，故一般簡稱svm，是90年代中期發展起來的基於統計學習理論的一種機器學習方法，它是一種二類分類模型，其基本模型定義為特徵空間上的間隔較大的線性分類器，其學習策略便是間隔較大化，最終可轉化為乙個凸二次規劃問題的求解，從而達到在統計樣本量較少的情況下，亦能獲得良好統計規律的目的。
svm最基本的應用是分類。 求解最優的分類面，然後用於分類。
最優分類面的定義： 對於svm，存在乙個分類面，兩個點集到此平面的最小距離最大，兩個點集中的邊緣點到此平面的距離最大。
重新審視logistic回歸
logistic回歸目的是從特徵學習出乙個0/1分類模型，而這個模型是將特性的線性組合作為自變數，由於自變數的取值範圍是負無窮到正無窮。因此，使用logistic函式（或稱作sigmoid函式）將自變數對映到(0,1)上，對映後的值被認為是屬於y=1的概率。
形式化表示就是
假設函式
其中x是n維特徵向量，函式g就是logistic函式。
可以看到，將無窮對映到了(0,1)。
而假設函式就是特徵屬於y=1的概率。
當我們要判別乙個新來的特徵屬於哪個類時，只需求
再審視一下
圖形化表示如下：
中間那條線是
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...
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...
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...