线性不可分支持向量机

在前一篇 线性支持向量机 中已经知道通过支持向量能够找到一个超平面,将两类样本正确划分。但是实际生活中,原始的样本空间中可能并不存在这样的超平面将两类样本正确划分,也就是线性不可分,支持向量机通过将原始特征空间映射到高维特征空间来解决样本线性不可分的情况。……

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线性支持向量机模型

和感知机模型一样,SVM(支持向量机模型)也是旨在求出n维空间的最优超平面将正负类分开。这里的达到的最优是指在两类样本点距离超平面的最近距离达到最大,间隔最大使得它区别于感知机学习,SVM中还有核技巧,这样SVM就是实际上的非线性分类器函数。……

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支持向量机(SVM)Python实现

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)……

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