网站做产品的审核,如何选择购物网站建设,阿里云上的网站空间好用吗,装修网站设计需求说明分析下载文档支持向量机概述 支持向量机 Support Vector MachineSVM ) 是一类按监督学习 ( supervisedlearning)方式对数据进行二元分类的广义线性分类器 (generalized linear classifier) #xff0c;其决策边界是对学习样本求解的最大边距超亚面 (maximum-margin hyperplane)与逻辑回归和…支持向量机概述 支持向量机 Support Vector MachineSVM ) 是一类按监督学习 ( supervisedlearning)方式对数据进行二元分类的广义线性分类器 (generalized linear classifier) 其决策边界是对学习样本求解的最大边距超亚面 (maximum-margin hyperplane)与逻辑回归和神经网终相比支持向量机在学习复杂的非线性方程时提供了一种更为清晰更加强大的方式 硬间隔、软间隔和非线性 SVM 假如数据是完全的线性可分的那么学习到的模型可以称为硬间隔支持向量机。换个说法硬间隔指的就是完全分类准确不能存在分类错误的情况。软间隔就是允许一定量的样本分类错误。 算法思想 找到集合边缘上的若工数据 (称为支持向量 (Support Vector) )用这些点找出一个平面(称为决策面)使得支持向量到该平面的距离最大 超平面方程 w ⋅ x b 0 \mathbf{w} \cdot \mathbf{x} b 0 w⋅xb0 间隔Margin Margin 2 ∥ w ∥ \text{Margin} \frac{2}{\|\mathbf{w}\|} Margin∥w∥2
决策函数 ( w ⋅ x b ) / ∣ ∣ w ∣ ∣ d , y 1 (\mathbf{w} \cdot \mathbf{x} b ) /||w|| d ,y1 (w⋅xb)/∣∣w∣∣d,y1 ( w ⋅ x b ) / ∣ ∣ w ∣ ∣ d , y − 1 (\mathbf{w} \cdot \mathbf{x} b ) /||w|| d ,y-1 (w⋅xb)/∣∣w∣∣d,y−1
如图所示根据支持向量的定义我们知道支持向量到超平面的距离为 d其他点到超平面的距离大于 d至此可以得到最大间隔超平面的上下两个超平面: d ∣ w ⋅ x b ∣ / ∣ ∣ w ∣ ∣ d|\mathbf{w} \cdot \mathbf{x} b | /||w|| d∣w⋅xb∣/∣∣w∣∣
