核函数 高斯核函数，线性核函数，多项式核函数
核函数是我们处理数据时使用的一种方式。对于给的一些特征数据我们通过核函数的方式来对其进行处理。我们经常在SVM中提到核函数，就是因为通过核函数来将原本的数据进行各种方式的组合计算，从而从低维数据到高维数据。比如原来数据下样本点1是x向量，样本点2是y向量，我们把它变成e的x+y次方，就到高维中去了。
机器学习之支持向量机（SVM）的求解方法
支持向量机就是寻找一个超平面，将不同的样本分分隔开来，其中间隔分为硬间隔和软间隔，硬间隔就是不允许样本分错，而软间隔就是允许一定程度上样本存在偏差，后者更符合实际。支持向量机思路简单但是求解过程还是比较复杂，需要将原函数通过拉格朗日乘子法并附上KKT条件是的问题有强对偶性，再使用SMO等算法进行高效
SVM 支持向量机算法（Support Vector Machine ）【Python机器学习系列（十四）】
SVM 支持向量机算法（Support Vector Machine ）【Python机器学习系列（十四）】1.SVM简介2. SVM 逻辑推导2.1 Part1 化简限制条件2.2 Part2 SVM拉格朗日乘子法求解2.3 Part3 求解超平面3.核函数4. 软间隔支持向量机5. 支持向量回归
【深度学习】SVM与百度飞桨
SVM和KNN都是对分类数据点进行距离的计算，距离计算公式（二范数）是np.sqare (np.pow ( (x1-x2),2)),即根号下两点差的平方。SVM要比KNN分类效果一般要好，并且速度要快。
机器学习西瓜书——第七章 贝叶斯分类器
贝叶斯决策论是在概率框架下实施决策的基本方法。对分类任务来说，在所有相关概率都已知的理想情形下，贝叶斯决策论考虑如何基于这些概率和误判损失来选择最优的类别标记。下面我们以多分类任务为例来解释其基本原理。假设有NNN种可能的类别标记，即Y={c1,c2,…,cN},λij\mathcal{Y}=\le
机器学习西瓜书——第六章 支持向量机
从几何角度，对线性可分数据集，支持向量机就是找距离正负样本都最远的超平面，相比于感知机，其解是唯一的，且不偏不倚，泛化性能更好。给定训练样本集，分类学习最基本的想法就是基于训练集D在样本空间中找到一个划分超平面，将不同类别的样本分开，支持向量机倾向找到产生分类结果具有鲁棒性，对未见示例的泛化能力最强
最全面的SVM介绍（从拉格朗日对偶到SMO算法）
SVM主要用来处理二分类问题，其也可用以用来解决多分类问题与回归问题，只不过不常用。其目标是找到一个最优的分隔平面，来使得不同类别之间的距离最大化。核心思想是将问题转化成凸二次规划求解的问题。一、拉格朗日对偶变换 想要搞清楚SVM问题是如何进行转化的，首先就要搞清楚什么是拉格朗日对偶变换，我们
数学建模学习（65）：零基础学会使用SVM支持向量机分类
支持向量机SVM分类教程
【超详细】基于sklearn实现软硬间隔SVM
目录一、硬间隔SVM1.1 sklearn.svm.SVC()1.1.1 数据集1.1.2 参数1.1.3 方法一、硬间隔SVMsklearn中没有实现硬间隔SVM的类，因为它并不实用，但我们可以通过将正则化项 CCC 设置的足够大（例如 C=106C=10^6C=106）来模拟硬间隔SVM。考虑如
机器学习分类算法之支持向量机
目录支持向量机算法背景介绍什么是线性可分？什么又是超平面？支持向量机的三种情况近线性可分线性不可分不用核函数的传统方法核函数Kernel是什么？核函数SVM求解过程核函数的本质代码实例模型调参gamma调参C值调参使用Polynomial kernel进行预测使用RBF kernel进行预测总结每文
基于SVM的多故障分类器｜和车神哥一起学系列
暑假也要每天坚持学习哟！～
Python实验--手写五折交叉验证+调库实现SVM/RFC/KNN手写数字识别
通过手写五折交叉验证+调库，分别用SVM,KNN,RFC实现手写数字书别
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