05_SVM之回顾距离公式和感知器模型

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2023-01-13 01:47:21

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以通俗简介的方式，从浅入深介绍SVM原理和代码流程让你从此不再惧怕SVM 视频部分： 01_SVM之回顾梯度下降原理02_SVM之回顾有约束的最优化问题03_SVM之回顾有约束的最优化问题-KKT几何解释04_SVM之回顾有约束的最优化问题-KKT数学解释05_SVM之回顾距离公式和感知器模型06_SVM之感知器到SVM的引入07_SVM之线性可分时损失函数的表示08_SVM之线性可分时损失函数的求解-对w,b变量求偏导09_SVM之线性可分时损失函数的求解-对β变量求解.10_SVM之线性可分时算法整体流程11_SVM之线性可分时案例12_SVM之线性不可分时软间隔介绍13_SVM之线性不可分时软间隔优化目标14_SVM之线性不可分时软间隔算法整体流程15_SVM之线性不可分时数据映射高维解决不可分问题16_SVM之线性不可分时核函数引入17_SVM之线性不可分时核函数讲解18_SVM代码之线性可分时和Logistic回归比较19_SVM代码之基于鸢尾花数据多分类参数解释20_SVM代码之基于鸢尾花数据网格搜索选择参数21_SVM代码之不同分类器，核函数，C值的可视化比较2

支持向量机(Support Vecor Machine, SVM)本身是一个**二元分类算法**，是对感知器算法模型的一种扩展，现在的SVM算法支持**线性分类**和**非线性分类**的分类应用，并且也能够直接将SVM应用于**回归应用**中，同时通过OvR或者OvO的方式我们也可以将SVM应用在**多元分类**领域中。在不考虑集成学习算法，不考虑特定的数据集的时候，在分类算法中SVM可以说是特别优秀的。

目录了解线性和非线性线性分类模型-感知器 感知器的算法思想：分类超平面回顾逻辑回归逻辑回归的 0,1 转换到最初我们要的线性分类器结果-1,1 几何距离和函数距离如何计算点到超平面的距离找到几何距离和函数距离 感知器的损失函数 SVM支持向量机关于支持向量机支持向量机的思想 感知器、逻辑回归、SVM的不同点 SVM思想的优点：了解线性和非线性两个变量之间按照比例成直线关系，在数学上可理解为一阶导数是个常数，这样的两个变量...

1. SVM简介支持向量机（support vector machines, SVM）是一种二分类模型，它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器，间隔最大使它有别于感知机；SVM还包括核技巧，这使它成为实质上的非线性分类器。SVM的的学习策略就是间隔最大化，可形式化为一个求解凸二次规划的问题，也等价于正则化的合页损失函数的最小化问题。SVM的的学习算法就是求解凸二次规划的最优化算法。 ...

03 SVM - KKT条件高中距离知识回顾点到直线/平面的距离公式： 1、假定点p(x0,y0)，平面方程为f(x,y)=Ax+By+C，那么点p到平面f(x)的距离为： 2、从三维空间扩展到多维空间中，如果存在一个超平面f(X)=θX+b; 那么某一个点X0到这个超平面的距离为: 二范数： ||θ||2 = √ (θ12 + θ22 + .....

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