svm演算法案列

1. SVM演算法，包括演算法原理、演算法實現、核函數參數的選取、優化、系數調整，能通俗地說明下嗎謝謝

SVM 原理，在一個超空間找一個 切分的超平面，
SVM 演算法實現，主要是解決SVM公式對偶問題，常用的是SMO，
SVM 核參數，隱含的將特徵映射到高維空間，有興趣可學習 learn with kernel.
SVM 參數調整分兩部分，1 參數調整，用上述SMO演算法，2 模型選擇。

太累，不想寫太多

2. 演算法題目小問題。在做SVM演算法題目的時候題目里給出了正例點x=（3，3）^T。這個點坐標加了一個轉

摘要 性質(1): DTD^TDT=D轉置定義:就是把行列進行調換,行變成列,列變成行表述方式DTD^TDT

3. SVM幾種核函數的對比分析以及SVM演算法的優缺點

SVM核函數的作用

SVM核函數是用來解決數據線性不可分而提出的，把數據從源空間映射到目標空間（線性可分空間）。

SVM中核函數的種類

1、線性核

優點：

• 方案首選，奧卡姆剃刀定律

• 簡單，可以求解較快一個QP問題

• 可解釋性強：可以輕易知道哪些feature是重要的

限制：只能解決線性可分問題

2、多項式核

基本原理：依靠升維使得原本線性不可分的數據線性可分；
升維的意義：使得原本線性不可分的數據線性可分；

優點：

• 可解決非線性問題

• 可通過主觀設置冪數來實現總結的預判

缺點：

• 對於大數量級的冪數，不太適用

• 比較多的參數要選擇

通常只用在已經大概知道一個比較小的冪數的情況


3、高斯核

優點：

• 可以映射到無限維

• 決策邊界更為多樣

• 只有一個參數，相比多項式核容易選擇

缺點：

• 可解釋性差(無限多維的轉換，無法算w)

• 計算速度比較慢(解一個對偶問題)

• 容易過擬合(參數選不好時容易overfitting)

4、Sigmoid核

採用Sigmoid函數作為核函數時，支持向量機實現的就是一種多層感知器神經網路，應用SVM方法，隱含層節點數目(它確定神經網路的結構)、隱含層節點對輸入節點的權值都是在設計(訓練)的過程中自動確定的。而且支持向量機的理論基礎決定了它最終求得的是全局最優值而不是局部最小值，也保證了它對於未知樣本的良好泛化能力而不會出現過學習現象。

在實戰中更多的是：

• 特徵維數高選擇線性核

• 樣本數量可觀、特徵少選擇高斯核（非線性核）

• 樣本數量非常多選擇線性核（避免造成龐大的計算量）

SVM的優缺點

1、SVM演算法對大規模訓練樣本難以實施

SVM的空間消耗主要是存儲訓練樣本和核矩陣，由於SVM是藉助二次規劃來求解支持向量，而求解二次規劃將涉及m階矩陣的計算（m為樣本的個數），當m數目很大時該矩陣的存儲和計算將耗費大量的機器內存和運算時間。針對以上問題的主要改進有有J.Platt的SMO演算法、T.Joachims的SVM、C.J.C.Burges等的PCGC、張學工的CSVM以及O.L.Mangasarian等的SOR演算法。如果數據量很大，SVM的訓練時間就會比較長，如垃圾郵件的分類檢測，沒有使用SVM分類器，而是使用了簡單的naive bayes分類器，或者是使用邏輯回歸模型分類。

2、用SVM解決多分類問題存在困難

經典的支持向量機演算法只給出了二類分類的演算法，而在數據挖掘的實際應用中，一般要解決多類的分類問題。可以通過多個二類支持向量機的組合來解決。主要有一對多組合模式、一對一組合模式和SVM決策樹；再就是通過構造多個分類器的組合來解決。主要原理是克服SVM固有的缺點，結合其他演算法的優勢，解決多類問題的分類精度。如：與粗集理論結合，形成一種優勢互補的多類問題的組合分類器。

3、對缺失數據敏感，對參數和核函數的選擇敏感

支持向量機性能的優劣主要取決於核函數的選取,所以對於一個實際問題而言,如何根據實際的數據模型選擇合適的核函數從而構造SVM演算法。目前比較成熟的核函數及其參數的選擇都是人為的,根據經驗來選取的,帶有一定的隨意性.在不同的問題領域,核函數應當具有不同的形式和參數,所以在選取時候應該將領域知識引入進來,但是目前還沒有好的方法來解決核函數的選取問題。

4. 簡述svm演算法的原理

svm演算法是在數據中找出最優間隔平面，如果數據線性不可分，那麼可以使用核函數

5. svm在多類分類演算法中的分析和應用

SVM是Support Vector Machine 的縮寫，翻譯過來就是支持向量機，屬於一種機器學習演算法，類似於人工神經網路，但是分類的效果好於神經網路，而且演算法固定，不會出現網路輸出不收斂或者隨機性較大的情況。

svm本身是一個二元分類器，你要進行多元分類，必須構造多分類演算法，常見的是 一對一 和 一對多 演算法。網上關於支持向量機的論文很多，常用的計算工具有基於 MATLAB 的 OSU-SVM 工具包 和 LS-SVM 工具包，效果都還不錯。

6. svm演算法是什麼

SVM(Support Vector Machine)中文名為支持向量機，是常見的一種判別方法。

支持向量機（Support Vector Machine, SVM）是一類按監督學習（supervised learning）方式對數據進行二元分類的廣義線性分類器（generalized linear classifier），其決策邊界是對學習樣本求解的最大邊距超平面（maximum-margin hyperplane）。

數值求解特點：

SVM的求解可以使用二次凸優化問題的數值方法，例如內點法和序列最小優化演算法，在擁有充足學習樣本時也可使用隨機梯度下降。

在二次凸優化問題中，SMO的每步迭代都嚴格地優化了SVM的對偶問題，且迭代會在有限步後收斂於全局極大值。SMO演算法的迭代速度與所選取乘子對KKT條件的偏離程度有關，因此SMO通常採用啟發式方法選取拉格朗日乘子。

在每次迭代時，SGD首先判定約束條件，若該樣本不滿足約束條件，則SGD按學習速率最小化結構風險；若該樣本滿足約束條件，為SVM的支持向量，則SGD根據正則化系數平衡經驗風險和結構風險，即SGD的迭代保持了SVM的稀疏性。

7. 機器學習演算法中的SVM和聚類演算法

相信大家都知道，機器學習中有很多的演算法，我們在進行機器學習知識學習的時候一定會遇到過很多的演算法，而機器學習中的SVM演算法和聚類演算法都是比較重要的，我們在這篇文章中就重點給大家介紹一下這兩種演算法，希望這篇文章能夠幫助大家理解這兩種演算法。

機器學習演算法——SVM

提道機器學習演算法就不得不說一說SVM，這種演算法就是支持向量機，而支持向量機演算法是誕生於統計學習界，這也是機器學習中的經典演算法，而支持向量機演算法從某種意義上來說是邏輯回歸演算法的強化，這就是通過給予邏輯回歸演算法更嚴格的優化條件，支持向量機演算法可以獲得比邏輯回歸更好的分類界線。不過如果通過跟高斯核的結合，支持向量機可以表達出非常復雜的分類界線，從而達成很好的的分類效果。核事實上就是一種特殊的函數，最典型的特徵就是可以將低維的空間映射到高維的空間。

於是問題來了，如何在二維平面劃分出一個圓形的分類界線？其實我們在二維平面可能會很困難，但是通過核可以將二維空間映射到三維空間，然後使用一個線性平面就可以達成類似效果。也就是說，二維平面劃分出的非線性分類界線可以等價於三維平面的線性分類界線。接著，我們可以通過在三維空間中進行簡單的線性劃分就可以達到在二維平面中的非線性劃分效果。而支持向量機是一種數學成分很濃的機器學習演算法。在演算法的核心步驟中，有一步證明，即將數據從低維映射到高維不會帶來最後計算復雜性的提升。於是，通過支持向量機演算法，既可以維持計算效率，又可以獲得非常好的分類效果。因此支持向量機在90年代後期一直占據著機器學習中最核心的地位，基本取代了神經網路演算法。

機器學習演算法——聚類演算法

說完了SVM，下面我們給大家介紹一下聚類演算法，前面的演算法中的一個顯著特徵就是我的訓練數據中包含了標簽，訓練出的模型可以對其他未知數據預測標簽。在下面的演算法中，訓練數據都是不含標簽的，而演算法的目的則是通過訓練，推測出這些數據的標簽。這類演算法有一個統稱，即無監督演算法。無監督演算法中最典型的代表就是聚類演算法。而聚類演算法中最典型的代表就是K-Means演算法。這一演算法被廣大朋友所應用。

現在，我們可以清楚認識到機器學習是一個綜合性很強的學科。在這篇文章中我們給大家介紹了很多關於機器學習中的支持向量機和聚類演算法的相關知識，通過這些知識我們不難發現機器學習中有很多有用的演算法，熟練掌握這些演算法是我們真正學會機器學習的必經之路。

8. 機器學習有哪些演算法

1. 線性回歸
在統計學和機器學習領域，線性回歸可能是最廣為人知也最易理解的演算法之一。
2. Logistic 回歸
Logistic 回歸是機器學習從統計學領域借鑒過來的另一種技術。它是二分類問題的首選方法。
3. 線性判別分析
Logistic 回歸是一種傳統的分類演算法，它的使用場景僅限於二分類問題。如果你有兩個以上的類，那麼線性判別分析演算法（LDA）是首選的線性分類技術。
4.分類和回歸樹
決策樹是一類重要的機器學習預測建模演算法。
5. 樸素貝葉斯
樸素貝葉斯是一種簡單而強大的預測建模演算法。
6. K 最近鄰演算法
K 最近鄰（KNN）演算法是非常簡單而有效的。KNN 的模型表示就是整個訓練數據集。
7. 學習向量量化
KNN 演算法的一個缺點是，你需要處理整個訓練數據集。
8. 支持向量機
支持向量機（SVM）可能是目前最流行、被討論地最多的機器學習演算法之一。
9. 袋裝法和隨機森林
隨機森林是最流行也最強大的機器學習演算法之一，它是一種集成機器學習演算法。

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9. svm演算法是什麼

SVM演算法中文翻譯為支持向量機，它的英文全稱是Support Vector Machine。

之所以叫作支持向量機，是因為該演算法最終訓練出來的模型，由一些支持向量決定。所謂的支持向量，也就是能夠決定最終模型的向量。SVM演算法最初是用來解決二分類問題的，而在這個基礎上進行擴展，也能夠處理多分類問題以及回歸問題。

SVM演算法的歷史

早在1963 年，著名的前蘇聯統計學家弗拉基米爾·瓦普尼克在讀博士期間，就和他的同事阿列克謝·切爾沃寧基斯共同提出了支持向量機的概念。

但由於當時的國際環境影響，他們用俄文發表的論文，並沒有受到國際學術界的關注。直到 20 世紀 90 年代，瓦普尼克隨著移民潮來到美國，而後又發表了SVM 理論。此後，SVM 演算法才受到應有的重視。如今，SVM 演算法被稱為最好的監督學習演算法之一。