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支持向量機(jī)，支持向量機(jī)

來(lái)源：整理 時(shí)間：2023-08-23 08:13:05 編輯：智能門(mén)戶 手機(jī)版

本文目錄一覽

1，支持向量機(jī)

Support vector machines

支持向量機(jī)

2，什么是support vector為什么叫support vector

SupportVectorMachine-支持向量機(jī)，常簡(jiǎn)稱(chēng)為SVM，是一種監(jiān)督式學(xué)習(xí)的方法，可廣泛地應(yīng)用于統(tǒng)計(jì)分類(lèi)以及回歸分析。支持向量機(jī)屬于一般化線性分類(lèi)器，也可以被認(rèn)為是提克洛夫規(guī)范化（TikhonovRegularization）方法的一個(gè)特例。這族分類(lèi)器的

什么是support vector為什么叫support vector

3，什么是支持向量機(jī)SVM以及它的用途

支持向量機(jī)將向量映射到一個(gè)更高維的空間里,在這個(gè)空間里建立有一個(gè)最大間隔超平面.在分開(kāi)數(shù)據(jù)的超平面的兩邊建有兩個(gè)互相平行的超平面.分隔超平面使兩個(gè)平行超平面的距離最大化.假定平行超平面間的距離或差距越大,分類(lèi)器的總誤差越小.它是一種監(jiān)督式學(xué)習(xí)的方法,廣泛應(yīng)用于統(tǒng)計(jì)分類(lèi)以及回歸分析中.

什么是支持向量機(jī)SVM以及它的用途

4，支持向量機(jī)是什么東西

支持向量機(jī)(SVM)是數(shù)據(jù)挖掘中的一個(gè)新方法，能非常成功地處理回歸問(wèn)題(時(shí)間序列分析)和模式識(shí)別(分類(lèi)問(wèn)題、判別分析)等諸多問(wèn)題，并可推廣于預(yù)測(cè)和綜合評(píng)價(jià)等領(lǐng)域，因此可應(yīng)用于理科、工科和管理等多種學(xué)科。目前國(guó)際上支持向量機(jī)在理論研究和實(shí)際應(yīng)用兩方面都正處于飛速發(fā)展階段。它廣泛的應(yīng)用于統(tǒng)計(jì)分類(lèi)以及回歸分析中. 支持向量機(jī)屬于一般化線性分類(lèi)器.他們也可以認(rèn)為是提克洛夫規(guī)則化（Tikhonov Regularization）方法的一個(gè)特例.這族分類(lèi)器的特點(diǎn)是他們能夠同時(shí)最小化經(jīng)驗(yàn)誤差與最大化幾何邊緣區(qū).因此支持向量機(jī)也被稱(chēng)為最大邊緣區(qū)分類(lèi)器.

5，支持向量機(jī) 這個(gè)名字是怎么來(lái)的

支持向量機(jī)SVM(Support Vector Machine)作為一種可訓(xùn)練的機(jī)器學(xué)習(xí)方法,依靠小樣本學(xué)習(xí)后的模型參數(shù)進(jìn)行導(dǎo)航星提取,可以得到分布均勻且恒星數(shù)量大為減少的導(dǎo)航星表 基本情況 Vapnik等人在多年研究統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論基礎(chǔ)上對(duì)線性分類(lèi)器提出了另一種設(shè)計(jì)最佳準(zhǔn)則。其原理也從線svm 產(chǎn)品性可分說(shuō)起，然后擴(kuò)展到線性不可分的情況。甚至擴(kuò)展到使用非線性函數(shù)中去，這種分類(lèi)器被稱(chēng)為支持向量機(jī)(Support Vector Machine,簡(jiǎn)稱(chēng)SVM)。支持向量機(jī)的提出有很深的理論背景。 支持向量機(jī)方法是在近年來(lái)提出的一種新方法。 SVM的主要思想可以概括為兩點(diǎn)： (1) 它是針對(duì)線性可分情況進(jìn)行分析，對(duì)于線性不可分的情況，通過(guò)使用非線性映射算法將低維輸入空間線性不可分的樣本轉(zhuǎn)化為高維特征空間使其線性可分，從而 使得高維特征空間采用線性算法對(duì)樣本的非線性特征進(jìn)行線性分析成為可能；(2) 它基于結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化理論之上在特征空間中建構(gòu)最優(yōu)分割超平面，使得學(xué)習(xí)器得到全svm 系列產(chǎn)品局最優(yōu)化,并且在整個(gè)樣本空間的期望風(fēng)險(xiǎn)以某個(gè)概率滿足一定上界。 在學(xué)習(xí)這種方法時(shí)，首先要弄清楚這種方法考慮問(wèn)題的特點(diǎn)，這就要從線性可分的最簡(jiǎn)單情況討論起，在沒(méi)有弄懂其原理之前，不要急于學(xué)習(xí)線性不可分等較復(fù)雜的情況，支持向量機(jī)在設(shè)計(jì)時(shí)，需要用到條件極值問(wèn)題的求解，因此需用拉格朗日乘子理論，但對(duì)多數(shù)人來(lái)說(shuō)，以前學(xué)到的或常用的是約束條件為等式表示的方式，但在此要用到以不等式作為必須滿足的條件，此時(shí)只要了解拉格朗日理論的有關(guān)結(jié)論就行。

6，支持向量機(jī)請(qǐng)通俗介紹 高中文化

超級(jí)通俗的解釋?zhuān)褐С窒蛄繖C(jī)是用來(lái)解決分類(lèi)問(wèn)題的。先考慮最簡(jiǎn)單的情況，豌豆和米粒，用曬子很快可以分開(kāi)，小顆粒漏下去，大顆粒保留。用一個(gè)函數(shù)來(lái)表示就是當(dāng)直徑d大于某個(gè)值D，就判定為豌豆，小于某個(gè)值就是米粒。d>D, 豌豆d<D,米粒在數(shù)軸上就是在d左邊就是米粒，右邊就是綠豆，這是一維的情況。但是實(shí)際問(wèn)題沒(méi)這么簡(jiǎn)單，考慮的問(wèn)題不單單是尺寸，一個(gè)花的兩個(gè)品種，怎么分類(lèi)？假設(shè)決定他們分類(lèi)的有兩個(gè)屬性，花瓣尺寸和顏色。單獨(dú)用一個(gè)屬性來(lái)分類(lèi)，像剛才分米粒那樣，就不行了。這個(gè)時(shí)候我們?cè)O(shè)置兩個(gè)值 尺寸x和顏色y.我們把所有的數(shù)據(jù)都丟到x-y平面上作為點(diǎn)，按道理如果只有這兩個(gè)屬性決定了兩個(gè)品種，數(shù)據(jù)肯定會(huì)按兩類(lèi)聚集在這個(gè)二維平面上。我們只要找到一條直線，把這兩類(lèi)劃分開(kāi)來(lái)，分類(lèi)就很容易了，以后遇到一個(gè)數(shù)據(jù)，就丟進(jìn)這個(gè)平面，看在直線的哪一邊，就是哪一類(lèi)。比如x+y-2=0這條直線，我們把數(shù)據(jù)(x,y)代入，只要認(rèn)為x+y-2>0的就是A類(lèi)，x+y-2<0的就是B類(lèi)。以此類(lèi)推，還有三維的，四維的，N維的 屬性的分類(lèi)，這樣構(gòu)造的也許就不是直線，而是平面，超平面。一個(gè)三維的函數(shù)分類(lèi) ：x+y+z-2=0，這就是個(gè)分類(lèi)的平面了。有時(shí)候，分類(lèi)的那條線不一定是直線，還有可能是曲線，我們通過(guò)某些函數(shù)來(lái)轉(zhuǎn)換，就可以轉(zhuǎn)化成剛才的哪種多維的分類(lèi)問(wèn)題，這個(gè)就是核函數(shù)的思想。例如：分類(lèi)的函數(shù)是個(gè)圓形x^2+y^2-4=0。這個(gè)時(shí)候令x^2=a; y^2=b,還不就變成了a+b-4=0 這種直線問(wèn)題了。這就是支持向量機(jī)的思想。機(jī)的意思就是 算法，機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域里面常常用“機(jī)”這個(gè)字表示算法支持向量意思就是 數(shù)據(jù)集種的某些點(diǎn)，位置比較特殊，比如剛才提到的x+y-2=0這條直線，直線上面區(qū)域x+y-2>0的全是A類(lèi)，下面的x+y-2<0的全是B類(lèi)，我們找這條直線的時(shí)候，一般就看聚集在一起的兩類(lèi)數(shù)據(jù)，他們各自的最邊緣位置的點(diǎn)，也就是最靠近劃分直線的那幾個(gè)點(diǎn)，而其他點(diǎn)對(duì)這條直線的最終位置的確定起不了作用，所以我姑且叫這些點(diǎn)叫“支持點(diǎn)”（意思就是有用的點(diǎn)），但是在數(shù)學(xué)上，沒(méi)這種說(shuō)法，數(shù)學(xué)里的點(diǎn)，又可以叫向量，比如二維點(diǎn)(x,y)就是二維向量，三維度的就是三維向量（ x,y,z)。所以 “支持點(diǎn)”改叫“支持向量”，聽(tīng)起來(lái)比較專(zhuān)業(yè)，NB。所以就是 支持向量機(jī) 了。
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