黑箱方法 支援向量機

支援向量機(support vector machine，svm)是corinna cortes和vapnik等於2023年首先提出的，它在解決小樣本、非線性及高維模式識別中表現出許多特有的優勢，並能夠推廣應用到函式

擬合等其他機器學習問題中。 svm幾乎可以適用於所有的學習任務，包括分類和數值**兩個方面。著名的應用包括：

支援向量機將向量對映到乙個更高維的空間裡，在這個空間裡建立有乙個最大間隔超平面。在分開資料的超平面的兩邊建有兩個互相平行的超平面。建立方向合適的分隔超平面使兩個與之平行的超平面間的距離最大化。其假定為，平行超平面間的距離或差距越大，分類器的總誤差越小

建立模型：

m

p

setwd("e:\\rwork")

rm=list()
#install.packages("kernlab")
library(kernlab) 
iris=iris
##########拆分資料集
iris=iris
n = sample(2,nrow(iris),replace = t,prob = c(0.7,0.3))
train = iris[n==1,]
test = iris[n==2,]
dim(train)
dim(test)

#******************************===

set.seed(12345) # for reproducing results
ksvmfit 
kernel = "rbfdot", kpar = list(sigma = 0.01), c = 10, prob.model = true)
ksvmfit
> ksvmfit
support vector machine object of class "ksvm" 
sv type: c-bsvc (classification) 
parameter : cost c = 10 
gaussian radial basis kernel function. 
hyperparameter : sigma = 0.01 
number of support vectors : 40 
objective function value : -36.6708 -15.7083 -208.9155 
training error : 0.039216 
probability model included.

predict=predict(ksvmfit, test, type = "probabilities")

predict=predict(ksvmfit, test, type = "response")
> real=test$species
> table(predict,real)
real
predict setosa versicolor virginica
setosa 19 0 0
versicolor 0 12 0
virginica 0 2 15
> #****************************************==
> test=cbind(test,as.data.frame(predict))

R語言實現 黑箱方法 支援向量機

read in data and examine structure 將輸入讀入到r中，確認接收到的資料具有16個特徵，這些特徵定義了每乙個字母的案例。支援向量機學習演算法要求所有特徵都是數值型的，並且每乙個特徵需要壓縮到乙個相當小的區間中。divide into training and test...

支援向量機專題 線性支援向量機

原文 當資料線性不可分時，使用硬間隔支援向量機很難得到理想的結果。但是如果資料近似線性可分，可以採用軟間隔支援向量機 線性支援向量機 進行分類。這通常適用於有少量異常樣本的分類，如果使用線性支援向量機，它會盡量使得所有訓練樣本都正確，如下圖所示。顯然這並不是最好的結果，軟間隔支援向量機可以權衡 間隔...

支援向量機

支援向量機 svm 一種專門研究有限樣本 的學習方法。是在統計學習理論基礎之上發展而來的。沒有以傳統的經驗風險最小化原則作為基礎，而是建立在結構風險最小化原理的基礎之上，發展成為一種新型的結構化學習方法。結構風險最小歸納原理 解決了有限樣本或小樣本的情況下獲得具有優異泛化能力的學習機器。包含了學習的...