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机器学习基础支持向量机（）数据挖掘十大算法C4.5.K 均值支持向量机先验的EM （最大似然）PageRank阿达博斯特KNN奈韦巴耶斯推车支持向量机Sklearn 中的支持向量机2020/12/3支持向量机第 7-3 课背景 最早的 SVM 算法是由 Vladimir N.Vapnik 和 Alexey Ya 发明的。1963 年，切尔沃年基斯 最大边缘分类器 1992 年， Bernhard E.Boser ， Isabelle M.Guyon 和 Vladimir N.Vapnik 提出了一种通过将核技巧应用于最大边距超平面来创建非线性分类器的方法 使用内核技巧的内核化版本 目前的标准化身（软边际）是由 Corinna Cortes 和 Vapnik 于1993 年提出，并于 1995 年出版 软边距分类器 软边距内核化版本（组合了 1 ， 2 和 3 ）2020/12/3支持向量机第 7-4 课背景1996 年， Vapnik 等人。提出了一种支持向量机的方法来进行回归而不是分类。 支持向量回归 (SVR) 在机器学习中，支持向量机（ SVM ，也称支持向量网络）是具有相关学习算法的监督学习模型，该学习算法分析用于分类和回归分析的数据。 但多用于分类问题 由于支持向量机在手写体数字识别中的成功应用，支持向量机开始受到人们的青睐2020/12/3支持向量机第 7-5 课 专业人士 基于内核的框架非常强大，灵活 在实践中工作得非常好，即使训练样本容量非常小 解可表示为二次规划问题 许多公开可用的 SVM 包 : 例如 LIBSVM ， LIBLINEAR ，SVMLight 罪名 为一个问题选择最好的核函数是很棘手的 计算，记忆 在训练时，必须计算所有示例对的核值 对于大规模的问题，学习可能需要非常长的时间2020/12/3支持向量机第 7-6 课支持向量机Sklearn 中的支持向量机2020/12/3支持向量机第 7-7 课D={(X1 ， Y1) ， (X2 ， Y2) ，…，（ Xm ， Ym ） } ，Yi{-1 ， +1} ， D ，。2020/12/3支持向量机第 7-8 课哪一个最好？D={(X1 ， Y1) ， (X2 ， Y2) ，…，（ Xm ， Ym ） } ， Yi{-1 ， +1} ， D ，。2020/12/3支持向量机第 7-9 课哪一个最好？D={(X1 ， Y1) ， (X2 ， Y2) ，…，（ Xm ， Ym ） } ，Yi{-1 ， +1} ， D ，。， :徐 :2020/12/3支持向量机第 7-10 课（ w ， b ），（ xi ， yi ）， yi=+1 ， wtxi+b>0 ； yi=-1 ，wtxi+b<0 。 :支持向量： 使上式等号成立 的训练样本点。间隔...