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ML之SVM:SVM算法的简介、应用、经典案例之详细攻略(一)

简介: ML之SVM:SVM算法的简介、应用、经典案例之详细攻略
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目录


SVM算法的简介


1、SVM模型分类—线性可分、线性、非线性


2、SVM的决策边界


3、SVM中的核函数


4、SVM算法推导


1.1、SVM转为对偶问题的求解—SMO算法思


5、SVM中“损失+惩罚”框架的灵活性


6、SVM的损失函数分析


SVM的应用——解决的问题类型


1、SVM用作分类


1.1、SVM与二分类


1.2、SVM与多分类


2、SVM用作回归


SVM的经典案例



SVM算法的简介


       支持向量机(Support Vector Machine, SVM)是一类按监督学习(supervised learning)方式对数据进行二元分类(binary classification)的广义线性分类器(generalized linear classifier),其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面(maximum-margin hyperplane)。

       SVM的基本思想是:找到集合边缘上的若干数据(称为支持向量(Support Vector)),用这些点找出一个平面(称为决策面),使得支持向量到该平面的距离最大。



1、SVM模型分类—线性可分、线性、非线性


       由简至繁的SVM模型包括:

当训练样本线性可分时,通过硬间隔最大化,学习一个线性可分支持向量机;

当训练样本近似线性可分时,通过软间隔最大化,学习一个线性支持向量机;

当训练样本线性不可分时,通过核技巧和软间隔最大化,学习一个非线性支持向量机;


线性可分数据

image.png

image.png

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image.png



线性不可分数据

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非线性数据

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一个处女座的程序猿
国内互联网圈知名博主、人工智能领域优秀创作者,全球最大中文IT社区博客专家、CSDN开发者联盟生态成员、中国开源社区专家、华为云社区专家、51CTO社区专家、Python社区专家等,曾受邀采访和评审十多次。仅在国内的CSDN平台,博客文章浏览量超过2500万,拥有超过57万的粉丝。
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