关于支持向量机模型的模拟，使用欧式距离

dianyancao 2013-05-12 07:51:08

有两个类别（图像）的分类问题，
已知：A类代表样本为一个向量A，B类代表样本为一个向量B
需要预测的类别为向量X
A、B、X的维数为n
使用如下的模型来分类，这个模型是否能有效的分割出两个类别的空间呢？

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大尾巴猫 2013-08-19

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一点都看不懂

dianyancao 2013-08-19

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怎么结贴，散分啦~

dianyancao 2013-05-13

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http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/03/13/1982684.html

这个拉格朗日函数关于w是二次的，所以令其偏导数为0，能取到最值，
关于b是一次的，为什么令关于b的偏导数为0，能保证取到最值？

1.SVM简介 SVM方法建立在统计学VC维和结构风险最小化原则上，既可以用于分类（二/多分类）、也可用于回归和异常值检测。SVM具有良好的鲁棒性，对未知数据拥有很强的泛化能力，特别是在数据量较少的情况下，相较其他传统机器学习算法具有更优的性能。使用SVM作为模型时，通常采用如下流程： 1.对样本数据进行归一化 2.应用核函数对样本进行映射（最常采用和核函数是RBF和Linear，在样本线性可分时，Linear效果要比RBF好） 3.用cross-validation和grid-search对超参数进行优

数据挖掘Top 10算法 支持向量机 线性可分支持向量机 函数间隔和集合间隔间隔最大化间隔最大化算法支持向量和间隔边界学习的对偶算法线性可分支持向量机学习算法线性支持向量机和软间隔最大化线性支持向量机学习算法非线性支持向量机和核函数核技巧非线性分类问题核函数定义核技巧在支持向量机中的应用正定核常用核函数非线性支持向量机学习算法附录算法分类参考资料数据挖掘To

下面关于支持向量机（SVM）的描述错误的是（）？ A 是一种监督式学习的方法 B 可用于多分类的问题 C 是一种生成式模型 D 支持非线性的核函数答案：C 解析： SVM是判别式模型 SVM 支持向量机（SVM）是一类按监督学习方式对数据进行二元分类的广义线性分类器，其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面。SVM使用铰链损失函数（hinge loss）计算经验风险（empirical...

文章来源：https://www.cnblogs.com/solong1989/p/9620170.html SVM简介及sklearn参数 1.SVM简介　　支持向量机SVM（Support Victory Machines）方法建立在统计学VC维和结构风险最小化原则上，既可以用于分类（二/多分类）、也可用于回归和异常值检测。SVM具有良好的鲁棒性，对未知数据拥有很强的泛化能力，特别是在数据量较少的情况下，相较其他传统机器学习算法具有更优的性能。　　　使用SVM作为模型时，通常采用如下流程：

1.请简要介绍下SVM。 SVM，全称是support vector machine，中文名叫支持向量机。SVM是一个面向数据的分类算法，它的目标是为确定一个分类超平面，从而将不同的数据分隔开。扩展： 支持向量机学习方法包括构建由简至繁的模型：线性可分支持向量机、线性支持向量机及非线性支持向量机。当训练数据线性可分时，通过硬间隔最大化，学习一个线性的分类器，即线性可分支持向量机

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