支持向量机的基本原理是什么？ 支持向量机模型的基本原理是什么

请高人指点！什么是支持向量机（SVM）？其本质原理是什么？~

支持向量机SVM ( Support Vector Machines)是由Vanpik领导的AT&TBell实验室研究小组
在1963年提出的一种新的非常有潜力的分类技术, SVM是一种基于统计学习理论的模式识别方法，主要应用于模式识别领域.由于当时这些研究尚不十分完善,在解决模式识别问题中往往趋于保守,且数学上比较艰涩,因此这些研究一直没有得到充的重视.直到90年代,一个较完善的理论体系—统计学习理论 ( StatisticalLearningTheory,简称SLT) 的实现和由于神经网络等较新兴的机器学习方法的研究遇到一些重要的困难,比如如何确定网络结构的问题、过学习与欠学习问题、局部极小点问题等,使得SVM迅速发展和完善,在解决小样本 、非线性及高维模式识别问题中表现出许多特有的优势,并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中.从此迅速的发展起来，现在已经在许多领域（生物信息学，文本和手写识别等）都取得了成功的应用。
SVM的关键在于核函数，这也是最喜人的地方。低维空间向量集通常难于划分，解决的方法是将它们映射到高维空间。但这个办法带来的困难就是计算复杂度的增加，而核函数正好巧妙地解决了这个问题。也就是说，只要选用适当的核函数，我们就可以得到高维空间的分类函数。在SVM理论中，采用不同的核函数将导致不同的SVM算法


它是一种以统计学理论为基础的，以结构风险最小化的学习机学习方法，要优于神经网络学习，以上是摘自本人的毕业设计，如需转载，请通知本人

支持向量机可用来做分类和拟合.
其中分类的基本原理就是不仅仅要将分类点正确区分, 而且还要使得分隔的距离最大.
这便可以转化为凸二次规划问题来求解.

　　
　　支持向量机回归分为线性回归和非线性回归，其原理如下：
　　（1）支持向量机线性回归
　　设样本集为：（x1，y1），…，（xi，yi），x∈Rn，y∈R，回归函数用下列线性方程来表示：
　　f（x）=w·x＋b（4.14）
　　假设所有训练数据在ε精度下如图4.5所示无误差地用线性函数拟合，即
　　基坑降水工程的环境效应与评价方法
　　图4.5支持向量机回归
　　考虑到允许误差的情况，引入松弛因子ξi，
　　，则式（4.13）变为
　　基坑降水工程的环境效应与评价方法
　　其中常数C＞0，表示对超出误差ε的样本的惩罚程度，ξi，
　　为松弛变量的上限与下限。为此构造拉格朗日函数：
　　基坑降水工程的环境效应与评价方法
　　得到其对偶问题为：
　　基坑降水工程的环境效应与评价方法
　　基坑降水工程的环境效应与评价方法
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　　可以得到回归函数为：
　　其中，αi，
　　将只有一小部分小为零，它们对应的样本就是支持向量。
　　（2）支持向量机非线性回归
　　以上讨论的是线性问题，对于非线性问题，把输入样本xi通过ψ：x→H映射到高维特征空间H（可能是无穷维）。当在特征空间中构造最优超平面时，实际上只需进行内积运算，而这种内积运算是可以用原空间中的函数来实现的，没有必要知道ψ的形式。因为只要核函数K（xi，xj）满足Mercer条件，它就对应某一变换空间的内积即K（xi，xj）=ψ（i）·ψ（xj）。这一点提供了可能导致的“维数灾难”问题解决方法。
　　由线性支持向量回归可知，二次规划的拉格朗日目标函数：
　　基坑降水工程的环境效应与评价方法
　　其对偶形式：
　　基坑降水工程的环境效应与评价方法
　　可以得到回归函数为：
　　基坑降水工程的环境效应与评价方法
　　传统的拟合方法通常是在线性方程后面加高阶项。由此增加的可调参数增加了过拟合的风险。支持向量回归用核函数即能作非线性回归，达到了“升维”的目的，增加的可调参数很少，过拟合仍能控制。

支持向量机的基本原理

答：核函数可以将低维度的数据映射到高维度，使得原本在低维度上不可分的数据在高维度上变得可分。2、在映射后的高维空间中，寻找一个超平面（即一条直线或者一个平面），使得这个超平面能够将数据完全正确地分为两类。这个超平面就被称为支持向量机。

支持向量机的基本原理是什么?

答：支持向量机回归分为线性回归和非线性回归，其原理如下：（1）支持向量机线性回归 设样本集为：（x1，y1），…，（xi，yi），x∈Rn，y∈R，回归函数用下列线性方程来表示：f（x）=w·x＋b（4.14）假设所有训练数据在ε精度下如图4.5所示无误差地用线性函数拟合，即 基坑降水工程的环境效应与评价...

svm支持向量机原理

答：支持向量机（SVM）原理：支持向量机是一种有监督的学习分类方法，主要应用于分类和回归分析。其基本思想是通过在高维空间中找到一个超平面，将样本空间划分为两个互不重叠的区域，最大化分类间隔，使得同一类样本尽可能聚集在超平面上，不同类样本尽可能分开。SVM使用一种称为内核函数的方法，将原始特征空...

svm支持向量机原理

答：svm支持向量机原理 SVM简介 支持向量机（support vector machines, SVM）是一种二分类模型，它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器，间隔最大使它有别于感知机；SVM还包括核技巧，这使它成为实质上的非线性分类器。SVM的的学习策略就是间隔最大化，可形式化为一个求解凸二次规划的...

支持向量机的基本原理

答：支持向量机的基本原理：将数据进行分类是机器学习中的一项常见任务。 假设某些给定的数据点各自属于两个类之一，而目标是确定新数据点将在哪个类中。对于支持向量机来说，数据点被视为P维向量，而我们想知道是否可以用(p-1)维超平面来分开这些点。这就是所谓的线性分类器。可能有许多超平面可以把数据分类...

支持向量机原理

答：支持向量机回归分为线性回归和非线性回归，其原理如下：（1）支持向量机线性回归 设样本集为：（x1，y1），…，（xi，yi），x∈Rn，y∈R，回归函数用下列线性方程来表示：f（x）=w·x＋b （4.14）假设所有训练数据在ε精度下如图4.5所示无误差地用线性函数拟合，即 基坑降水工程的环境效应与...

支持向量机算法原理

答：支持向量机算法原理介绍如下：支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）是一种广泛应用的机器学习算法，主要用于解决支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）是一种广泛应用的机器学习算法，主要用于解决二分类问题。其基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器，这个间隔最大使它有别于...

支持向量机(SVM)——原理篇

答：支持向量机（SVM）——svm原理并不难理解，其可以归结为一句话，就是最大化离超平面最近点（支持向量）到该平面的距离。支持向量机（support vectorQmachine，简称SVM）是一种二分类模型，它的基本模型是在特征空间上的间隔最大化的线性分类器，其学习模型的策略是间隔最大化，可转化为一个求解凸二次...

支持向量机是什么原理?

答：支持向量机的计算原理复杂，但对其通俗地理解并不复杂，只需要知道其需要求解出‘空间平面’，该‘空间平面’可以把不同的标签项(因变量Y)类别特别明显的划分开即可。类似其它机器学习算法，支持向量机的构建步骤上，一般也需要先对数据进行量纲化处理、设置训练数据和测试数据比例、设置相关参数调优，最终...

SVM(支持向量机)原理及数学推导全过程详解(附MATLAB程序)

答：深入解析支持向量机(SVM)：理论推导与MATLAB实践 SVM作为强大的机器学习工具，凭借其严格的数学基础和在小样本、非线性高维模式识别中的卓越表现脱颖而出。它通过引入松弛变量和巧妙的核函数，巧妙地处理非线性问题，即使在数据维度过高时也能保持高效性。SVM以统计学习理论为基石，旨在寻找模型复杂性和泛化...