1 簡介
支援向量機基本上是最好的有監督學習演算法了。最開始接觸svm是去年暑假的時候，老師要求交《統計學習理論》的報告，那時去網上下了乙份入門教程，裡面講的很通俗，當時只是大致了解了一些相關概念。這次斯坦福提供的學習材料，讓我重新學習了一些svm知識。我看很多正統的**都是從vc 維理論和結構風險最小原理出發，然後引出svm什麼的，還有些資料上來就講分類超平面什麼的。這份材料從前幾節講的logistic回歸出發，引出了svm，既揭示了模型間的聯絡，也讓人覺得過渡更自然。
2 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。
支援向量機SVM原理
支援向量和間隔邊界 如上圖所示，舉例來說 如上圖所示，其中x1，x2為正例，x3為反例，則svm希望有如下約束 支援向量機模型中，我們的學習目標 至此，我們已經推導完畢，得到最優的w,b。從上式上我們可以看出，分類決策函式只依賴於輸入x和訓練樣本輸入的內積 這一內積又與後面的核函式有著千絲萬縷的聯絡...
SVM 支援向量機 原理
1.svm support vector machine 支援向量機 是一種有監督的分類演算法 有監督的分類模型 就是事先對資料打上標籤,這樣機器就知道資料是哪個分類.無監督是事先沒有打標籤,比如資料聚類,然後對每個類精心分析.svm通常是幫我們模式識別,分類以及回歸分析.2.svm計算的過程就是找...
支援向量機SVM（一）
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...