支持向量机svm的基本原理
支持向量机(Support Vector Machine),简称“SVM”,是一种二分类、多分类和回归分析的有效机器学习方法。SVM算法可以得到最优(精准)的超平面,将
给定的数据正确的分类。
一、支持向量机的基本原理:
1、构建最优超平面:SVM通过构建最优超平面来解决分类问题,其中最优超平面是给定数据集中“支持向量”到超平面的距离最大的超平面。
2、支持向量:支持向量是隐含在超平面中的最关键的样本点,它们与超平面的距
离最大。
3、确定决策边界:在SVM中,根据支持向量确定的超平面即为最优决策边界(decision boundary),也就是样本空间中的一条分割线。
4、求解最优化方程:支持向量机就是要求解支持向量到超平面的距离最大,也就
是要求解一个最优化问题。
二、SVM应用原理
1、线性可分:SVM适用于线性可分的数据,其可以通过构建最优超平面来分割给定数据,使得不同类别数据落在不同的区域中。
2、核函数:SVM可以使用核函数(kernel function)来处理非线性可分的数据,可以将非线性可分的数据映射到更高维空间,使得数据可以在更高维空间中线性可分。
3、正则化:正则化是一种用来处理模型复杂度的方法,特别是在使用SVM时,
正则化起到了控制模型复杂度,避免过拟合的作用。
4、泛化能力:SVM算法具有良好的泛化能力,即便在训练样本数量小的情况下也能得到较好的预测效果。
三、SVM参数调整原理
1、核函数的选择:核函数作为SVM的一个重要参数,它决定着可用的数据表示
和分类性能。选择合适的核函数可以提升SVM的精度。正则化其实是破坏最优化
2、正则化参数的选择:正则化是SVM的一个重要参数,调整正则化参数可以调
节模型的复杂度,在避免过拟合的同时,使得模型具有良好的泛化能力。
3、惩罚参数C的调整:惩罚参数C决定着数据集中类别内部数据点紧凑性的程度,它也可以调节过拟合与欠拟合的问题。
4、支持向量中各参数调整:SVM通过支持向量确定最优超平面,引入各参数调整可以解决非线性可分的问题,并调节拟合精度。

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