数据挖掘——支持向量机分类器

数据挖掘------支持向量机分类器

支持向量机

根据统计学习理论,学习机器的实际风险由经验风险值置信范围值 两部分组成。而基于经验风险最小化准则的学习方法只强调了训练样本的经验风险最小误差,没有最小化 置信范围值,因此其泛化能力较差。

Vapnik于1995年提出的支持向量机(Support Vector Machine, SVM)以训练误差作为优化问题的约束条件,以置信范围值最小化作为优化目标,即SVM是一种基于结构风险最小化准则的学习方法,其泛化能力明显优于一些传统的学习方法。

由于SVM 的求解最后转化成二次规划问题的求解,因此SVM的解是全局唯一的最优解

SVM在解决小样本、非线性及高维模式识别问题中表现出许多特有的优势,并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。

最小间隔面推导

注意分类的间隔为 2 ∣ ∣ w ∣ ∣ \frac{2}{||w||} ∣∣w∣∣2,不是 1 ∣ ∣ w ∣ ∣ \frac{1}{||w||} ∣∣w∣∣1

SVM目标函数求解:对偶问题求解

支持向量机解的稀疏性:训练完成后,大部分的训练样本都不需保留,最终模型仅与支持向量有关。

稀疏性理论解释:

基于软间隔的C-SVM

非线性SVM与核变换


观察以上两个式子可见:无论判别函数还是对偶形式中的目标函数都只涉及到高维空间中两个矢量之间的内积,而并不需要知道它们的具体坐标。

常用核函数

相关推荐
鼓掌MVP11 分钟前
破局与重构:文心大模型开源的产业变革密码
人工智能·重构·开源
DoraBigHead11 分钟前
小哆啦解题记 · 数字连续段谜案
算法
蹦蹦跳跳真可爱58932 分钟前
Python----NLP自然语言处理(中文分词器--jieba分词器)
开发语言·人工智能·python·自然语言处理·中文分词
蹦蹦跳跳真可爱58941 分钟前
Python----OpenCV(图像分割——彩色图像分割,GrabCut算法分割图像)
开发语言·图像处理·人工智能·python·opencv·计算机视觉
✿ ༺ ོIT技术༻1 小时前
剑指offer第2版:链表系列
数据结构·算法·链表
yiridancan1 小时前
终极剖析HashMap:数据结构、哈希冲突与解决方案全解
java·数据结构·算法·哈希算法
满分观察网友z2 小时前
性能优化大作战:从 O(N*M) 到 O(N),我的哈希表奇遇记(1865. 找出和为指定值的下标对)
算法
点云SLAM3 小时前
二叉树算法详解和C++代码示例
数据结构·c++·算法·红黑树·二叉树算法
charley.layabox7 小时前
8月1日ChinaJoy酒会 | 游戏出海高端私享局 | 平台 × 发行 × 投资 × 研发精英畅饮畅聊
人工智能·游戏
DFRobot智位机器人8 小时前
AIOT开发选型:行空板 K10 与 M10 适用场景与选型深度解析
人工智能