SVM(支持向量机)原理及数学推导全过程详解(附MATLAB程序)答：让我们从基础开始：线性分类器，如感知机，通过超平面在二维空间中清晰划分数据。然而，对于非线性问题，SVM的核心在于，它关注那些不确定的样本点，通过调整分类函数，确保它们远离类别边界。这种策略扩展到了多分类问题，通过量化“好”分类的度量——分类间隔，来优化算法性能。1.3 SVM核心推导在SVM中，...
支持向量机(SVM)基本原理答：支持向量机 ,因其英文名为support vector machine,故一般简称SVM,通俗来讲,它是一种二类分类模型,其基本模型定义为 特征空间 上的间隔最大的线性分类器,其学习策略便是间隔最大化,最终可转化为一个凸二次规划问题的求解。 线性分类器 给定一些数据点,它们分别属于两个不同的类,现在要找到一个线性分类器把这些...
机器学习算法中的SVM和聚类算法答：提道机器学习算法就不得不说一说SVM，这种算法就是支持向量机，而支持向量机算法是诞生于统计学习界，这也是机器学习中的经典算法，而支持向量机算法从某种意义上来说是逻辑回归算法的强化，这就是通过给予逻辑回归算法更严格的优化条件，支持向量机算法可以获得比逻辑回归更好的分类界线。不过如果通过跟高...
支持向量机算法原理答：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感知机。在有限维度向量空间中...
svm算法是什么?答：SVM可以通过核方法（kernel method）进行非线性分类，是常见的核学习（kernel learning）方法之一 。SVM被提出于1964年，在二十世纪90年代后得到快速发展并衍生出一系列改进和扩展算法，在人像识别、文本分类等模式识别（pattern recognition）问题中有得到应用。动机 H1 不能把类别分开。H2 可以，但只有很小...
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...
svm算法是什么?答：SVM是由模式识别中广义肖像算法（generalized portrait algorithm）发展而来的分类器，其早期工作来自前苏联学者Vladimir N. Vapnik和Alexander Y. Lerner在1963年发表的研究。1964年，Vapnik和Alexey Y. Chervonenkis对广义肖像算法进行了进一步讨论并建立了硬边距的线性SVM。此后在二十世纪70-80年代，随着模式...
svm支持向量机原理答：SVM的的学习算法就是求解凸二次规划的最优化算法。SVM算法原理 SVM学习的基本想法是求解能够正确划分训练数据集并且几何间隔最大的分离超平面。如下图所示， w⋅x+b=0 即为分离超平面，对于线性可分的数据集来说，这样的超平面有无穷多个,但是几何间隔最大的分离超平面却是唯一的。
04 SVM - 感知器模型答：二范数： ||θ|| 2 = √ (θ 1 2 + θ 2 2 + ... + θ n 2 )参考文献： https://wenku.baidu.com/view/d26d2ba39e31433239689374.html 感知器算法是最古老的分类算法之一，原理比较简单，不过模型的分类泛化能力比较弱，不过感知器模型是SVM、神经网络、深度学习等算法的基础...
支持向量机(SVM)答：支持向量机(support vector machine),故一般简称SVM,通俗来讲,它是一种二分类模型,其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器,这族分类器的特点是他们能够同时最小化经验误差与最大化几何边缘区,因此支持向量机也被称为最大边缘区分类器。其学习策略便是间隔最大化,最终可转化为一个凸二次规划问题的求解...
网友点评：
狄绿康18622479885：
如何通过自学,成为数据挖掘＂高手 -
昭阳区2910回复：
需要理解主流机器学习算法的原理和应用. 需要熟悉至少一门编程语言如(Python、C、C++、Java、Delphi等). 需要理解数据库原理,能够熟练操作至少一种数据库(Mysql、SQL、DB2、Oracle等),能够明白MapReduce的原理操作以及...
狄绿康18622479885：
如何选择机器学习算法 -
昭阳区2910回复：
图片是 coursera 上机器学习公开课中的截图,简单说一下: 如果特征数量远大于训练样本数,则使用逻辑回归或线性核方法的SVM 如果特征数较小,而样本数量相对较多,可以考虑高斯核方法的SVM 如果特征数少儿样本数极大,可以考虑增加一些特征,再使用逻辑回归或线性核方法的SVM 神经网络则对上述情况都可适用,但训练时间较长
狄绿康18622479885：
如何编写易被复用的,高质量的机器学习算法代码 -
昭阳区2910回复：
SVM方面,首选的肯定是LIBSVM这个库,应该是应用最广的机器学习库了.下面主要推荐一些DeepLearning的GitHub项目吧!1. convnetjs - Star:2200+ 实现了卷积神经网络,可以用来做分类,回归,强化学习等.2. DeepLearn Toolbox - Star:...
狄绿康18622479885：
如何解决机器学习中,样本个数小于特征向量维数问题 -
昭阳区2910回复：
可以使用svm算法,svm算法要求的样本数较少.http://blog.csdn.net/viewcode/article/details/12840405
狄绿康18622479885：
如何更好地学习机器学习 -
昭阳区2910回复：
如何更好地掌握机器学习 Colorado是伯克利大学的在读博士,同时也是Metacademy的创始人.Metacademy是一个优秀的开源平台,许多专业人员共同在这个平台上编写wiki文章.目前,这些文章主要围绕着机器学习和人工智能这两个主题....
