支援向量機（support vector machine，簡稱為svm）是分類與回歸分析中的一種監督學習演算法，也是一種二分類模型，其基本模型定義為特徵空間上間隔最大的線性分類器，且基於最大間隔分隔資料，可轉化為求解凸二次規劃的問題。
為了描述支援向量機，此處從邏輯回歸開始分析，並一點一點地修改來得到本質上的支援向量機。
左邊是假設函式表示式，右邊是s型激勵函式影象。
為了便於表達，橫座標會使用 z對於邏輯回歸演算法，如果有乙個 y=1zz 表示 θtx
θ^tx
θtx。
y=1y=
1 的樣本，我們希望 hθ(
x)h_θ(x)
hθ(x)
趨近於1，這就意味著如果想正確分類，θtx
θ^tx
θtx 要遠遠大於0，反之亦然。
1 的情況為例，當 z
zz 增大時，z
zz 對應的值會變得非常小，對整個代價函式而言，影響也非常小，這就可以解釋得通了。
從代價函式 −lo
g11+
e−z-log\frac}
−log1+
e−z1
開始一點一點修改，取 z=1
z=1z=
1 點，畫出將要用的代價函式：
1 的前提下。
另一種情況是當 y=0
y=0y=
0 時：
1 時，代價函式為 cos
t1(z
)cost_1(z)
cost1
(z) ，當 y=0
y=0y=
0 時，代價函式為 cos
最右邊項是正則項。θθ 時，支援向量機所做的是用它來直接** y
yy 的值是等於1還是等於0。所以學習引數 θ
θθ 就是支援向量機假設函式的形式。這就是支援向量機數學上的定義。
SVM演算法總結
支援向量機 support vector machine,svm 從資料中找出乙個資料的分割超平面，將兩個類別的資料完全分割開，並且在模型構建的過程中，保證分割區間最大化。1.線性可分 linearly separable 在資料集中，如果可以找出乙個超平面，將兩組資料分開，那麼這個資料集叫做線性可...
svm演算法簡介
首先支援向量機演算法有三種模型 線性可分支援向量機 線性支援向量機以及非線性支援向量機。線性可分支援向量機的訓練資料是絕對可分的，即必存在乙個超平面將訓練集中的所有點區分開。線性支援向量機基本滿足線性可分條件。非線性支援向量機線性不可分。線性可分支援向量機 給點線性可分資料集，通過間隔最大化或等價地...
SVM演算法原理
支援向量機 support vector machines 是乙個二分類的分類模型 或者叫做分類器 如圖 它分類的思想是，給定給乙個包含正例和反例的樣本集合，svm的目的是尋找乙個超平面來對樣本根據正例和反例進行分割。各種資料對它評價甚高，說 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...