SVM方法,SVM分类器

svm简单例题 2023-01-05 03:34 548 墨鱼

svm简单例题

SVM方法,SVM分类器

SVM正是这样一种努力最小化结构风险的算法。SVM其他的特点就比较容易理解了。小样本，并不是说样本的绝对数量少(实际上，对任何算法来说，更多的样本几乎总是能这种情况的解决方法就是：将二维线性不可分样本映射到高维空间中，让样本点在高维空间线性可分，比如对于在有限维度向量空间中线性不可分的样本，我们将其映射到更高维度的向量空间里，

SVM可以被用来处理二分类问题，其基本原理就是找到一个最适合的超平面。理想情况下，在这个超平面的每一边都有一类数据，这样两种数据就可以被很好地分开。3.1 问题定义(Problem DefSVM 想要的就是找到各类样本点到超平面的距离最远，也就是找到最大间隔超平面。任意超平面可以用下面这个线性方程来描述：二维空间点（x，y）到直线Ax+By+C=0的距离公式是：扩展到n

对于样本偏斜(样本不平衡)的情况，在各种机器学习方法中，我们有针对样本的通用处理办法：如上(下)采样，数据合成，加权等。仅在SVM中，我们可以通过为正负类样本设函数值的直接计算会影响整个SVM 算法的速度.国外对于SVM 的训练算法研究很深入，但判别函数值的算法研究很少.文中将从减少判别值计算的复杂性入手，提出矢量替换法(主要

(1)非线性映射是SVM方法的理论基础，SVM利用内积核函数代替向高维空间的非线性映射；(2)对特征空间划分的最优超平面是SVM的目标，最大化分类边际的思想是SVM方法的核心；(3)支持向量是SVM的SVC和NuSVC方法基本一致，惟一区别就是损失函数的度量方式不一样(NuSVC中的nu参数和SVC中的C参数)即SVC使用惩罚系数C来控制惩罚力度，而NuSVC使用nu来控制惩罚力

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标签： SVM分类器