描述
用於處理二分類問題, 對於二維線性可分的問題, 尋找決策邊界(分割線), 使得支撐向量到決策邊界的距離盡可能的大. 對於線性不可分的問題, 則首先將樣本特徵對映到更高維度, 再尋找乙個超平面,使得支撐向量到超平面的距離盡可能的小. 通過核函式得展開達到這一目的. 常用的核函式有線性核, 多項式核, 高斯核.
引入正則化項(一定的容錯空間). 求解的是條件(wx+b>1-eta)最優解. 解決二分類問題.,使決策邊界的margin內的點盡可能少, 解決回歸問題使margin內的點盡可能多, 正則化項係數大容錯邊界窄(l1),支援向量距離超平面近, 正則化項係數大容錯邊界寬,會有分錯的點.
具備多項式特徵(非線性)的決策邊界(使用kernel引數引入多項式特徵):kernel=「linear」/ 「rbf」/ 「poly」
適用於特徵之間相關性不大的場景
介面
from sklearn.svm import linearsvc # 分類
from sklearn.svm import linearsvr # 回歸
from sklearn.svm import svc # 分類(可以傳入核函式)
from sklearn.svm import svr # 回歸(可以傳入核函式)
from sklearn.pipeline import pipeline
clf = svc(probability=true,cache_size=5000,max_iter=10000)
clf.fit()
機器學習 支援向量機
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svm就是試圖把棍放在最佳位置，好讓在棍的兩邊有盡可能大的間隙。這個間隙就是球到棍的距離。這裡我們看到兩種不同顏色的小球 我們找到乙個棍子放在其中，把他們分割開來，但是僅僅是這麼簡單嘛，不不，我們還要考慮怎麼放這根棍子，能夠分開這兩種小球的棍子在中間有無數種方法哪種最好呢？保證決策面方向不變且不會出...
機器學習之支援向量機（SVM）
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