2024年2月7日 · 支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种经典的监督学习算法，用于解决二分类和多分类问题。 其核心思想是通过在特征空间中找到一个最优的超平面来进行分类，并且间隔最大。 SVM能够执行线性或非线性分类、回归，甚至是 异常 值检测任务。 它是机器学习领域最受欢迎的模型之一。 SVM特别适用于中小型复杂数据集的分类。 超平面最大间隔介绍：下左图显示了三种可能的线性分类器的决策边界；右图中的实线代表 SVM分类器 的决策边界，不 …

支持向量机（Support Vector Machine，简称 SVM）是一种监督学习算法，主要用于分类和回归问题。 SVM 的核心思想是找到一个最优的超平面，将不同类别的数据分开。

SMO(Sequential Minimal Optimization)，序列最小优化算法，其核心思想非常简单：每次只优化一个参数，其他参数先固定住，仅求当前这个优化参数的极值。我们来看一下 SMO 算法 在 SVM 中的应用。

在 机器学习 中， 支持向量机 （台湾称 支援向量機，英語： support vector machine，常简称為 SVM，又名 支援向量网络[1]）是在 分类 与 迴歸分析 中分析数据的 監督式學習 模型与相关的学习 算法。 给定一组训练实例，每个训练实例被标记为属于两个类别中的一个或另一个，SVM训练算法建立一个将新的实例分配给两个类别之一的模型，使其成为非概率 二元 （英语：binary classifier） 线性分类器。 SVM模型是将实例表示为空间中的点，这样映射就使得单独类别的实例被尽可 …

2019年4月1日 · SMO 算法是支持向量机学习的一种快速算法，其特点是不断地将原二次规划问题分解为只有两个变量的二次规划子问题，并对子问题进行解析求解，直到所有变量满足 KKT 条件为止。 SMO的基本思路类似 动态规划， 也是一种启发式算法，它将原优化问题分解为多个小优化问题来求解，并且对这些小优化问题进行顺序求解得到的结果作为作为整体的结果。 在前面的讨论中，我们假设训练样本在样本空间或者特征空间中是线性可分的，对线性不可分的训练数据是 …

20 小时之前 · 支持向量机（svm）是一种常见的机器学习方法，常用于分类（线性和非线性分类问题），回归问题。本文将详细介绍一下支持向量机算法本次实验中，我尝试实现了一个简单的支持向量机（svm）模型。总的来说，本次实验使我更好地理解了支持向量机的基本原理和实现过程，实现能够对线性可分数据 ...

SVM算法的正式定义. 经过前面巨长无比的推导，我们现在完完整整地把SVM算法列出来，供参考（引用李航老师《统计机器学习》p100）。 输入：数据集 (x_1,y_1),(x_2,y_2),(x_3,y_3)...(x_n,y_n), x_i\epsilon \chi=R^n, y_i \epsilon Y = \{-1,+1\}, i=1,2,...N

2025年1月23日 · 机器学习中，支持向量机（svm）是一种经典的分类算法，它的优势在于高效的性能与良好的泛化能力。简而言之，svm就像一个能精准“分割”不同类别的高手，它通过找到一个最佳分割线（在高维空间中是超平面），来区分数据点。

svm就是试图把棍放在最佳位置，好让在棍的两边有尽可能大的间隙。 这个间隙就是球到棍的距离。 现在好了，即使魔鬼放了更多的球，棍仍然是一个好的分界线。

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。