2019年8月4日 · SVM的英文全称是Support Vector Machines，我们叫它支持向量机。 支持向量机是我们用于分类的一种算法。 让我们以一个小故事的形式，开启我们的SVM之旅吧。 在很久以前的有两个小孩在玩分类小游戏，游戏规则是用一根小棒将两种不同颜色的小球分成两个部分。 第一个小孩有规律地在桌子上。 另一个小孩很快地就将两个分类完成。 于是小孩又在桌上放了更多的球，似乎有一个球站错了阵营。 显然，另一个小孩需要对棍做出调整。 小孩思考了一会，很 …

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 …

2024年11月14日 · SVM 的确与 神经网络 有密切联系：若将隐层神经元数设置为训练样本数，且每个训练样本对应一个神经元中心，则以高斯径向基函数为激活函数的RBF网络恰与高斯核SVM …

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能宽的明显的间隔分开。 然后，将新的实例映射到同一空间，并基于它们落在间隔的哪一侧来预测所属类别。

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。

SVM的分类思想是通过评估新数据点落在超平面的哪一侧进行分类，如下图，若新数据点（黑色）位于超平面的上面，则该点属于蓝色类；若位于超平面的下面，则属于绿色类。

这篇文章我会从 Hinge Loss 开始，逐渐过渡到SVM，进一步讲解SVM常用的核技巧和soft margin，最后深入讨论SVM的优化以及优化对偶问题的常用算法SMO。 需要注意的是，本文的重心会放在工程应用上，因此不会涉及复杂理论。 已经对SVM比较熟悉的同学可以直接跳转到自己感兴趣的部分。 1. Hinge Loss. Hinge loss是2分类常用的loss，它的定义如下： L_ {\text {hinge}} = \max (0, 1-f (x)y) 它的图像如下： 上图中蓝色的就是hinge loss，绿色的是0/1 loss。 Hinge loss …

支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）是一种监督学习算法，广泛应用于分类和回归任务。 SVM的核心思想是寻找一个超平面，使得两个类别之间的间隔最大化，从而实现良好的分类效果。

2019年4月1日 · 支持向量机（support vector machines， SVM）是一种二分类模型，它的目的是寻找一个超平面来对样本进行分割，分割的原则是间隔最大化，最终转化为一个凸二次规划问题来求解。

2024年10月15日 · 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。