2019年8月4日 · 支持向量机（svm）的核心思想是找到一个最优超平面，将不同类别的数据点分隔开。在回归问题中，svm寻找一个决策边界，使得所有样本点到这个边界的距离最大化，这被称为最大边际。对于非线性问题，通过核函数（如高斯...

2025年2月5日 · SVM的简要总结，详细的理论推导见http://blog.pluskid.org/?p=682,同时总结了ROC曲线的画法，并在本人blog中给出本人原创的在python环境下，libsvm的使用方法和绘制ROC曲线的方法。

2024年11月14日 · svm是一种常见的监督学习算法，它可以用于分类和回归问题。在分类问题中，svm可以将数据分为不同的类别，而在回归问题中，svm可以预测连续的数值。svm的核心思想是找到最优的超平面，使得不同类别的数据点能够被最大程度地分离。

通过训练函数SVM，用户可以确定和函数、成本函数以及ganmma函数。对于核函数的选择，默认选择radial（径向函数），用户还可以选择线性核函数形状，默认为数据维度的倒数（1／数据维度），提高gamma值同城会增加支持向量的数量。

支持向量机 (SVM) 是一种用于分类和回归任务的监督式机器学习算法，它们广泛应用于各种领域，包括模式识别、图像分析和自然语言处理。 SVM 分类的核心是通过构建最优 超平面 将数据分成不同类别。 本文没有复杂的公式推导，逐步的讲清楚支持向量机算法，最后阐述为什么要跟支持向量机说再见的原因，来吧！ 开始我们的学习之旅。 如果你想系统学习SVM，这里分享一个非常牛皮plus的教程，一共113页的PDF！ 作者是 C#的微软认证专家。 他花了两年时间研究SVM， …

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问题，也等价于正则化的合页损失函数的最小化问题。 SVM的的学习算法就是求解凸二次规划的最优化算法。 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， \boldsymbol {w}\cdot 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（即感知机），但是几何间隔最大的分离超平面却是唯一的。 在推导之前，先给出一些 …

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。

2025年2月5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 …

PyTorch是一个开源的深度学习框架，提供了强大的张量计算和自动微分功能，也可以用于实现SVM算法。 本文将介绍如何利用PyTorch实现一个简单的SVM算法，并对其进行详细解析。

支持向量机是一种监督学习算法，可用于 分类 和 回归 问题。 它通过构造一个或多个超平面，将不同类别的数据点尽可能正确地分开。 分类边界，用于将数据划分为不同类别。 w T x + b = 0. 靠近分类边界的样本点，决定了分类超平面的位置。 支持向量是训练模型时的重要点，其对分类结果影响最大。 数据点到超平面的最小距离。 支持向量机的目标是找到一个最大化分类间隔的超平面。 2. 线性可分支持向量机. 在数据可以被线性分割的情况下，支持向量机的目标是找到一个能最大 …