2017-07-22 09:21:37
在機器學習中，支援向量機（svm，還稱支援向量網路）是與相關的學習演算法有關的監督學習模型，可以分析資料，識別模式，用於分類和回歸分析。給定一組訓練樣本，每個標記為屬於兩類，乙個svm訓練演算法建立了乙個模型，分配新的例項為一類或其他類，使其成為非概率二元線性分類。乙個svm模型的例子，如在空間中的點，對映，使得所述不同的類別的例子是由乙個明顯的差距是盡可能寬劃分的表示。新的實施例則對映到相同的空間中，並**基於它們落在所述間隙側上屬於乙個類別。
除了進行線性分類，支援向量機可以使用所謂的核技巧，它們的輸入隱含對映成高維特徵空間中有效地進行非線性分類。
以下為相關總結。
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...
支援向量機
支援向量 與分離超平面距離最近的樣本點的例項 優點 泛化錯誤率低，計算開銷不大，結果易解釋 缺點 對引數調節和核函式選擇敏感，原始分類器不加修改僅適用於處理二分類問題 適合資料型別 數值型和標稱型資料 每次迴圈中選擇兩個alpha進行優化處理。一旦找到一對合適的alpha，那麼久增大其中乙個同時減小...