支持向量机从线性可分情况下的最优分类面发展而来。
思想分类：寻找类间的分类平面，使得类到该分类平面的距离尽可能大，即分类平面两侧的空白区域尽可能大。
映射：通常样本数据线性不可分，可以应用固定的非线性映射（核函数）将数据映射到高维空间中，在高维空间中的线性分类等价于原始空间中的非线性分类；在高维空间中计算映射后数据的内积如同在原始数据中计算内积一样。
支持向量机的学习问题可以形式化为求解具有全局最优解的凸二次规划问题，有许多方法可以求解这一问题，但当训练样本容量大时，效率低。
==>SMO（序列最小优化）算法
免责声明：文章转载自《支持向量机》仅用于学习参考。如对内容有疑问，请及时联系本站处理。
上篇postman_03_引用随机变量($guid,$timestamp,$randomInt)_and_参数引用外部文件获取，标签里面属性的值的方法下篇
宿迁高防，2C2G15M，22元/月；香港BGP，2C5G5M，25元/月 雨云优惠码：MjYwNzM=
这里先列出 sklearn 官方给出的使用高斯核（RBF kernel) one class svm 实现二维数据的异常检测： #!/usr/bin/python # -*- coding:utf-8 -*- import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.font...
例程：classify_halogen_bulbs.hdev 在Halcon中模式匹配最成熟最常用的方式该署支持向量机了，在本例程中展示了使用支持向量机对卤素灯的质量检测方法。通过这个案例，相信大家可以对支持向量机的使用有一个更加清晰的了解。在相当多的检测和识别的应用中，都可以使用相同的方法来解决分类问题。 图1. 卤素灯图像 大致原理： 一、准备阶段：...
1、主要内容 硬间隔表示实例中的每个点都必须被正确分开， 这样在保证每个点都被正确分开后会造成一个问题就是过拟合的出现，为了解决过拟合问题，引入软间隔的支持向量机，允许少部分的点出错。上节课中讲了kernel技巧，就是将内积和特征转换这两步合成一个步骤来做，移除计算过程中对特征数量d的依赖： 2、软间隔的定义 svm的过拟合问题 1 转换...
支持向量机的学习策略就是间隔最大化，形式转化为求解凸二次规划问题。该算法就是求解凸二次规划的最优化算法。 当训练数据线性可分时候，通过硬间隔最大化，学习线性分类器，称为硬间隔支持向量机；当训练数据近似线性可分时，通过软间隔最大化，学习线性分类器，称为软间隔最大化；当数据线性不可分时，通过使用核技巧及软间隔最大化，学习非线性支持向量机。 给定特定空间的训练数...
svm是一种分类算法，一般先分为两类，再向多类推广一生二，二生三，三生。。。 大致可分为： 线性可分支持向量机 硬间隔最大化hard margin maximization 硬间隔支持向量机 线性支持向量机 软间隔最大化soft margin maximization 软间隔支持向量机 非线性支持向量机 核函数kernel function...
上一节讲线性SVM时，文末提到在线性可分的情况下，找到一个支持向量，可求得b 但是当出现下图实例时，一些异常点导致的线性不可分 针对这种情况SVM提出了软间隔（soft margin），相对于硬间隔来说，简单将线性SVM看做硬间隔。 回顾硬间隔时优化目标： min $frac{1}{2}left | w_{2} ight |_{2}^{2}$ $s....