【机器学习】支持向量机（SVM）——软间隔线性不可分（理论+图解+公式推导）
2021人工智能领域新星创作者，带你从入门到精通，该博客每天更新，逐渐完善机器学习各个知识体系的文章，帮助大家更高效学习。一、概述上篇文章我们引出了SVM的硬间隔的概念，它是最大化我们每个样本到超平面的间隔，使每个样本的函数间隔大于等于1，即：y i ( w T x i + b...
【阿旭机器学习实战】【20】支持向量机SVM原理简介及示例演示：画出SVM二维决策边界与分离非线性坐标点
支持向量机SVM简介及示例演示【关键词】支持向量，最大几何间隔，拉格朗日乘子法1. 支持向量机的原理支持向量机（Support Vector Machine），其含义是通过支持向量运算的分类器。其中“机”的意思是机器，可以理解为分类器。那么什么是支持向量呢？在求解的过程中，会发现只根据...
机器学习之支持向量机实例，线性核函数 多项式核函数 RBF高斯核函数 sigmoid核函数
支持向量机实例1.线性核函数def test_SVC_linear(): ''' 测试 SVC 的用法。这里使用的是最简单的线性核 :param data: 可变参数。它是一个元组，这里要求其元素依次为训练样本集、测试样本集、训练样本的标记、测试样本的标记 :return: None ''' iri...
机器学习（15）之支持向量机原理(一)线性支持向量机
前言 支持向量机(Support Vecor Machine,以下简称SVM)虽然诞生只有短短的二十多年，但是自一诞生便由于它良好的分类性能席卷了机器学习领域，并牢牢压制了神经网络领域好多年。如果不考虑集成学习的算法，不考虑特定的训练数据集，在分类算法中的表现SVM说是排第一估计是没有什么异议的。 ...
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