**#关键 ##SVM SVM是二分类模型，在特征空间需要间隔最大化。可形式化为一个求解凸二次规划问题。 ###优点： 1、可以有效解决高维特征的分类和回归问题 2、无需依赖全体样本，只依赖支持向量 3、有大量的核技巧可以使用，从而可以应对线性不可分 4、样本量中等偏小照样有较好的效果 ###缺点： ...
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2020-06-21 15:45:00
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比如说图7-7，左图中的数据是线性不可分的，利用非线性变换将其转换为右图中的数据分布，再利用线性支持向量机就可以解决了。 核函数是什么？ 核函数和映射函数之间的关系？ 核函数在支持向量机中是怎么使用的？ 正定核的充分必要条件？ 常用的核函数？ 什么是非线性支持向量机？ 也就是将支持向量机中的对偶形式 ...
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2020-05-02 16:58:26
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1 简介 线性可分问题的支持向量机学习方法，对线性不可分训练数据是不适用的，因为这时上述方法中的不等式约束并不能都成立。 怎么才能将它扩展到线性不可分问题呢?这就需要修改硬间隔最大化，使其成为软间隔最大化。 2 模型 2.1 相关条件 2.2 模型 3 学习策略 4 算法 对偶形式 5 概念扩展 5 ...
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2020-04-29 14:58:07
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一、目录 1、目录 2、背景 3、核函数引入 4、核函数介绍 5、SVN小结 二、背景 支持向量机（一）讲到的软间隔最大化只能解决由于异常点而导致的线性不可分问题，而对于本身的数据集就是非线性的问题就无能为力，根据相关理论对于在低维空间线性不可分的问题，一般将其映射到高维空间后都是线性可分的，我们可... ...
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2020-02-24 00:33:34
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核函数的作用就是隐含着一个从低维空间到高维空间的映射，而这个映射可以把低维空间中线性不可分的两类点变成线性可分的。 什么是线性不可分什么又是线性可分呢？ 线性不可分简单来说就是你一个数据集不可以通过一个线性分类器（直线、平面）来实现分类。这样子的数据集在实际应用中是很常见的，例如：人脸图像、文本文档 ...
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2020-02-14 12:40:19
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Why 核函数 目的是为了解决 线性不可分问题 . 核心思想是 升维 . 当样本点在低维空间不能很好地分开的时候, 可以考虑将样本 通过某种映射(就是左乘一个矩阵) 到高维空间中, 然后在高维空间就容易 求解一个平面 $w^Tx +b$ 将其分开了. 想法是很美滋滋, 但立马就有一个问题, 计算量大 ...
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2019-11-28 13:20:44
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一、目录 1、目录 2、背景 3、核函数引入 4、核函数介绍 5、 二、背景 支持向量机（一）讲到的软间隔最大化只能解决由于异常点而导致的线性不可分问题，而对于本身的数据集就是非线性的问题就无能为力，根据相关理论对于在低维空间线性不可分的问题，一般将其映射到高维空间后都是线性可分的，我们可以将这一理 ...
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2019-11-16 14:42:52
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支持向量机分为：线性可分支持向量机、线性支持向量机、非线性支持向量机 线性可分支持向量机：训练数据线性可分，通过硬间隔最大化，学习一个线性的分类器； 线性支持向量机：训练数据近似线性可分，通过软间隔最大化，学习一个线性分类器 非线性支持向量机：训练数据线性不可分，通过使用核技巧以及软间隔最大化，学习 ...
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2019-09-20 17:00:41
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支持向量机原理 支持向量机要解决的问题其实就是寻求最优分类边界。且最大化支持向量间距，用直线或者平面，分隔分隔超平面。 基于核函数的升维变换 通过名为核函数的特征变换，增加新的特征，使得低维度空间中的线性不可分问题变为高维度空间中的线性可分问题。 线性核函数：linear，不通过核函数进行维度提升， ...
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2019-09-12 12:58:40
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在第二章中我们学习到感知机模型的相关知识， 感知机模型是当数据线性可分时，如何利用一个超平面区分两类不同的数据。 对于以上情况，支持向量机和感知机是非常相似的，两者的差别在于 损失函数的不同 。当线性不可分的情况下，SVM可以用 核函数 来实现对线性不可分的数据进行分类。 思维导图 硬间隔最大化和软 ...
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2019-09-07 22:11:59
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