支持向量机

无监督学习—聚类无监督学习是机器学习的一个重要分支，其核心目标是从未标记的数据中发现隐藏的模式或结构。与监督学习不同，无监督学习不需要预先标记的训练数据，而是通过算法自动对数据进行分类或聚类。以下是几种常见的无监督分类方法。

机器学习之心

基于GSWOA-SVM三种策略改进鲸鱼算法优化支持向量机的数据多变量时间序列预测，Matlab代码这段代码实现了一个基于改进鲸鱼优化算法（GSWOA）优化支持向量回归（SVR）的时间序列预测模型。在时间序列预测任务中，支持向量回归（SVR）因其良好的泛化能力被广泛应用。但SVR的性能高度依赖于其超参数（如惩罚系数c和核参数g）的选择，传统的手动调参或网格搜索效率低、易陷入局部最优。鲸鱼优化算法（WOA）是一种模拟座头鲸捕食行为的元启发式算法，具有结构简单、收敛快的特点。为提升其全局搜索能力和收敛精度，该代码对WOA进行了三项改进：自适应权重、变螺旋形状、最优邻域扰动，形成GSWOA（改进鲸鱼优化算法

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class_weight=‘balanced‘缓解类别不平衡问题当 class_weight=‘balanced’ 时，每个类别 i 的权重 w_i 计算如下：nsamples ：训练集总样本数 nclasses ：类别总数（不包含背景，如果有） ni ：类别 i 的样本数

支持向量机SVM详讲支持向量机主要解决二维、三维、甚至更高维空间的分类问题。本文主要讲述在线性可分、线性不可分的各维度空间中，怎么利用SVM进行分类的问题。帮助大家更好的理解SVM的作用，求解过程，和涉及到的新的概念。

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28 Python 分类：不只是画一条线，一文认识支持向量机（SVM）适合人群：Python 初学者 / 数据分析入门 / 机器学习入门 / 教学案例分享前面几篇文章里，我们已经从不同角度认识了分类问题：

【线性代数】对偶空间与矩阵转置及矩阵分解（Java讲解）对偶空间（Dual Space）是一种不同于向量空间本身形式的线性代数空间，矩阵转置（Matrix Transposition）及矩阵分解（Matrix Decomposition）是常见的矩阵变换，对特征学习、优化控制、系统稳定性等科学工程话题有重要意义。它们之间其实是有关系，特别表现为当向量的内积把它们相联，就方便了甚至简化了一些计算机功能调用。

支持向量机SVM的简单推导过程max⁡w,b2∣∣w∣∣⇔max⁡w,b∣∣w∣∣−1⇔min⁡∣∣w∣∣⇔min⁡12∣∣w∣∣2s.t yi(wTxi+b)≥1, i=1,2,3,⋯ ,m. \max_{w,b}\frac{2}{||w||} \\\Leftrightarrow \max_{w,b}||w|| ^{-1}\\\Leftrightarrow \min ||w||\\\Leftrightarrow \min \frac{1}{2}||w||^2 \\ s.t\ \ \ y_i(w^Tx_i+b)\geq1,\ \ \

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【ML】SVM算法原理假设训练集为： D=(xi,yi)i=1n,xi∈Rd,yi∈−1,+1 \mathcal{D} = {(x_i, y_i)}_{i=1}^n, \quad x_i \in \mathbb{R}^d, \quad y_i \in {-1, +1} D=(xi,yi)i=1n,xi∈Rd,yi∈−1,+1 目标：学习一个决策函数f(x)f(x)f(x)，能够对新的样本xxx给出正确分类： f(x)=sign(w⊤x+b) f(x) = \text{sign}(w^\top x + b) f(x)=sign(

机器学习（三）：SVM支持向量机算法支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是由Vapnik等人提出的经典二元分类算法，是感知器算法的深度扩展，兼具理论严谨性和工程实用性。其核心思想是寻找最大间隔超平面实现分类，通过拉格朗日对偶降低求解难度、核函数解决非线性问题、SMO算法高效求解优化问题，同时可通过OvR/OvO拓展至多分类、通过ε-不敏感损失拓展至回归任务。在非集成学习、非海量数据集场景下，SVM是性能顶尖的分类算法，也是机器学习中凸优化、核方法的核心代表

机器学习之心

GA-SVR遗传算法优化支持向量机回归+SHAP分析+新数据预测，MATLAB代码基于遗传算法（GA）优化支持向量回归（SVR）参数的完整回归预测与模型解释流程，并结合SHAP（Shapley Additive Explanations）方法对模型进行可解释性分析。以下从八个方面进行简述：

机器学习之心

PSO-SVR粒子群算法优化支持向量机回归+SHAP分析+新数据预测，MATLAB代码该代码实现了一个基于粒子群优化（PSO）算法优化支持向量回归（SVR）的预测系统，并集成了SHAP值分析用于模型解释。以下是对代码的全面分析：

深入理解One-Class SVM：无监督异常检测的精准利器🔎大家好，我是ZTLJQ，希望你看完之后，能对你有所帮助，不足请指正！共同学习交流📝个人主页－ZTLJQ的主页

通过matlab实现机器学习的小项目示例（鸢尾花分类）本文介绍基于鸢尾花分类的 MATLAB 机器学习小项目示例，涵盖数据预处理、模型训练、评估及可视化全流程，适合入门学习。

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编程小白_澄映

机器学习——支持向量机支持向量机是一种监督学习算法，主要用于分类和回归分析。它的核心思想是在特征空间中寻找一个最优超平面，将不同类别的数据分开，并且使得分类间隔（margin）最大化。

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《机器学习》——聚类聚类（Clustering）旨在将数据集中的样本分成若干个簇，使得同一个簇内的对象彼此相似，不同簇间的对象差异较大。

机器学习与模式识别——SVM一．实验目的二．实验内容1.上机实验题一实现书中图6.7基于支持向量机算法的山鸢尾识别问题。2.上机实验题二

用大白话讲解人工智能(5) SVM支持向量机：找一条“最宽的分隔线“想象你在给两个小朋友分蛋糕，蛋糕上有两种水果：草莓（红色）和蓝莓（蓝色）。你需要切一刀，把草莓和蓝莓完全分开。怎么切最公平？

从零开始学习人工智能

破了不买的方法有哪些?这是最基础的过滤方式，核心是用收盘价代替盘中价来判断突破。这是对突破强度的进一步筛选，要求突破更有“力度”。