06_SVM之线性可分时案例

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2023-01-13 01:47:21

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06_SVM之线性可分时案例	SVM之线性可分时案例介绍

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利用支持向量机(SVM)求解分类问题，包含线性分类方法，非线性分类方法，高斯核分类方法等小实例

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

本资源包括使用支持向量机（SVM）算法进行人脸识别预测的全部源码 SVM就是帮我们找到一个超平面，这个超平面能将不同的样本划分开，同时使得样本集中的点到这个分类超平面的最小距离（即分类间隔）最大化。支持向量机算法（Support Vector Machine，SVM），是一种二分类模型。对于二分类问题，如果我们从数据集是否线性可分角度来看的话（线性可分通俗理解就是画一条直线，可以直接将两种类型的数据分开），可以将数据分为三种类型，一类是线性可分的、一类是近似线性可分（有一些异常点导致无法线性可分）、一类是线性不可分。这三种场景对应的SVM的算法分别是硬间隔SVM、软间隔SVM和非线性SVM。本案例使用支持向量机（SVM）算法实现人脸识别功能。算法内容包括： 1、获取数据集 2、数据划分 3、PCA特征提取 4、使用线性SVM进行预测 5、交叉验证 6、超参数调优 7、预测结果分析 8、混淆矩阵评估

对“data3.m”数据，用其中一半的数据采用非线性SVM算法设计分类器并画出决策面，另一半数据用于测试分类器性能。比较不同核函数的结果。（注意讨论算法中参数设置的影响。）来自课程设计，附上matlab源代码，可以成功调试出来。

数据集介绍总共包含150行数据每一行数据由 4 个特征值及一个目标值组成。 4 个特征值分别为：萼片长度、萼片宽度、花瓣长度、花瓣宽度目标值为三种不同类别的鸢尾花，分别为： Iris Setosa、Iris Versicolour、Iris Virginica 数据集中每朵鸢尾花叫做一个数据点，它的品种叫做它的标签数据集样式: 导入需要的模块包 import numpy as np from matplotlib import colors from sklearn import svm from sklearn import model_selection import mat

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