SVM支持向量机公式推导

简介: 简单方法:样本、分类器的定义;求解距离最大值;目标函数;拉格朗日乘子法优化目标函数;求解参数W;计算截距

1.简单方法

可参考推 导视频:http://www.julyedu.com/video/play/18/429
1
2
3
求偏导很简单,看一眼就能看出来,求w偏导,b为常数,偏导后消去一堆常数。同样,b也是,b是0次方,就是1。
4
5
上述是线性可分的支持向量机的推导,线性支持向量机的推导,多了一个参数,松弛因子。

2.复杂方法

6
7
8
9
10
11

相关文章
|
5月前
|
机器学习/深度学习 算法 Serverless
什么是支持向量机(SVM)
支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是一种用于分类问题的监督算法。主要用于二分类和多分类问题。其基本思想是找到一个超平面,能够将不同类别的样本点尽可能地分开,并使得离超平面最近的样本点尽可能远离超平面,从而实现较好的分类效果。 SVM的关键是找到一个最优的超平面,这个超平面可以通过使得最靠近超平面的样本点之间的间隔最大化来定义。这些最靠近超平面的样本点被称为支持向量。SVM的优化目标可以表示为一个凸二次规划问题,可以通过求解对应的拉格朗日函数来得到最优解。
|
5月前
|
机器学习/深度学习 算法 Serverless
支持向量机(SVM)
支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是一种用于分类问题的监督算法。主要用于二分类和多分类问题。其基本思想是找到一个超平面,能够将不同类别的样本点尽可能地分开,并使得离超平面最近的样本点尽可能远离超平面,从而实现较好的分类效果。 SVM的关键是找到一个最优的超平面,这个超平面可以通过使得最靠近超平面的样本点之间的间隔最大化来定义。这些最靠近超平面的样本点被称为支持向量。SVM的优化目标可以表示为一个凸二次规划问题,可以通过求解对应的拉格朗日函数来得到最优解。 SVM除了能够处理线性可分离的问题外,还可以通过核函数的引入处理线性不可分的问题,将样本映射到高维空间,从而
|
4月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 算法
SVM算法
【6月更文挑战第15天】
55 6
|
4月前
|
机器学习/深度学习 存储 缓存
支持向量机算法
支持向量机算法
71 2
|
5月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 算法
深入理解并应用机器学习算法:支持向量机(SVM)
【5月更文挑战第13天】支持向量机(SVM)是监督学习中的强分类算法,用于文本分类、图像识别等领域。它寻找超平面最大化间隔,支持向量是离超平面最近的样本点。SVM通过核函数处理非线性数据,软间隔和正则化避免过拟合。应用步骤包括数据预处理、选择核函数、训练模型、评估性能及应用预测。优点是高效、鲁棒和泛化能力强,但对参数敏感、不适合大规模数据集且对缺失数据敏感。理解SVM原理有助于优化实际问题的解决方案。
|
12月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 算法
支持向量机SVM:从数学原理到实际应用
支持向量机SVM:从数学原理到实际应用
573 0
|
机器学习/深度学习 算法 Python
2022-11-10-支持向量机SVM
2022-11-10-支持向量机SVM
111 0
|
机器学习/深度学习
SVM(三):非线性支持向量机
SVM(三):非线性支持向量机
SVM(三):非线性支持向量机
|
机器学习/深度学习 算法
SVM(一):线性支持向量机
SVM(一):线性支持向量机
SVM(一):线性支持向量机
|
机器学习/深度学习
支持向量机(SVM)公式推导
支持向量机(SVM)公式推导
151 0