svm算法案列

1. SVM算法，包括算法原理、算法实现、核函数参数的选取、优化、系数调整，能通俗地说明下吗谢谢

SVM 原理，在一个超空间找一个 切分的超平面，
SVM 算法实现，主要是解决SVM公式对偶问题，常用的是SMO，
SVM 核参数，隐含的将特征映射到高维空间，有兴趣可学习 learn with kernel.
SVM 参数调整分两部分，1 参数调整，用上述SMO算法，2 模型选择。

太累，不想写太多

2. 算法题目小问题。在做SVM算法题目的时候题目里给出了正例点x=（3，3）^T。这个点坐标加了一个转

摘要 性质(1): DTD^TDT=D转置定义:就是把行列进行调换,行变成列,列变成行表述方式DTD^TDT

3. SVM几种核函数的对比分析以及SVM算法的优缺点

SVM核函数的作用

SVM核函数是用来解决数据线性不可分而提出的，把数据从源空间映射到目标空间（线性可分空间）。

SVM中核函数的种类

1、线性核

优点：

• 方案首选，奥卡姆剃刀定律

• 简单，可以求解较快一个QP问题

• 可解释性强：可以轻易知道哪些feature是重要的

限制：只能解决线性可分问题

2、多项式核

基本原理：依靠升维使得原本线性不可分的数据线性可分；
升维的意义：使得原本线性不可分的数据线性可分；

优点：

• 可解决非线性问题

• 可通过主观设置幂数来实现总结的预判

缺点：

• 对于大数量级的幂数，不太适用

• 比较多的参数要选择

通常只用在已经大概知道一个比较小的幂数的情况


3、高斯核

优点：

• 可以映射到无限维

• 决策边界更为多样

• 只有一个参数，相比多项式核容易选择

缺点：

• 可解释性差(无限多维的转换，无法算w)

• 计算速度比较慢(解一个对偶问题)

• 容易过拟合(参数选不好时容易overfitting)

4、Sigmoid核

采用Sigmoid函数作为核函数时，支持向量机实现的就是一种多层感知器神经网络，应用SVM方法，隐含层节点数目(它确定神经网络的结构)、隐含层节点对输入节点的权值都是在设计(训练)的过程中自动确定的。而且支持向量机的理论基础决定了它最终求得的是全局最优值而不是局部最小值，也保证了它对于未知样本的良好泛化能力而不会出现过学习现象。

在实战中更多的是：

• 特征维数高选择线性核

• 样本数量可观、特征少选择高斯核（非线性核）

• 样本数量非常多选择线性核（避免造成庞大的计算量）

SVM的优缺点

1、SVM算法对大规模训练样本难以实施

SVM的空间消耗主要是存储训练样本和核矩阵，由于SVM是借助二次规划来求解支持向量，而求解二次规划将涉及m阶矩阵的计算（m为样本的个数），当m数目很大时该矩阵的存储和计算将耗费大量的机器内存和运算时间。针对以上问题的主要改进有有J.Platt的SMO算法、T.Joachims的SVM、C.J.C.Burges等的PCGC、张学工的CSVM以及O.L.Mangasarian等的SOR算法。如果数据量很大，SVM的训练时间就会比较长，如垃圾邮件的分类检测，没有使用SVM分类器，而是使用了简单的naive bayes分类器，或者是使用逻辑回归模型分类。

2、用SVM解决多分类问题存在困难

经典的支持向量机算法只给出了二类分类的算法，而在数据挖掘的实际应用中，一般要解决多类的分类问题。可以通过多个二类支持向量机的组合来解决。主要有一对多组合模式、一对一组合模式和SVM决策树；再就是通过构造多个分类器的组合来解决。主要原理是克服SVM固有的缺点，结合其他算法的优势，解决多类问题的分类精度。如：与粗集理论结合，形成一种优势互补的多类问题的组合分类器。

3、对缺失数据敏感，对参数和核函数的选择敏感

支持向量机性能的优劣主要取决于核函数的选取,所以对于一个实际问题而言,如何根据实际的数据模型选择合适的核函数从而构造SVM算法。目前比较成熟的核函数及其参数的选择都是人为的,根据经验来选取的,带有一定的随意性.在不同的问题领域,核函数应当具有不同的形式和参数,所以在选取时候应该将领域知识引入进来,但是目前还没有好的方法来解决核函数的选取问题。

4. 简述svm算法的原理

svm算法是在数据中找出最优间隔平面，如果数据线性不可分，那么可以使用核函数

5. svm在多类分类算法中的分析和应用

SVM是Support Vector Machine 的缩写，翻译过来就是支持向量机，属于一种机器学习算法，类似于人工神经网络，但是分类的效果好于神经网络，而且算法固定，不会出现网络输出不收敛或者随机性较大的情况。

svm本身是一个二元分类器，你要进行多元分类，必须构造多分类算法，常见的是 一对一 和 一对多 算法。网上关于支持向量机的论文很多，常用的计算工具有基于 MATLAB 的 OSU-SVM 工具包 和 LS-SVM 工具包，效果都还不错。

6. svm算法是什么

SVM(Support Vector Machine)中文名为支持向量机，是常见的一种判别方法。

支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一类按监督学习（supervised learning）方式对数据进行二元分类的广义线性分类器（generalized linear classifier），其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面（maximum-margin hyperplane）。

数值求解特点：

SVM的求解可以使用二次凸优化问题的数值方法，例如内点法和序列最小优化算法，在拥有充足学习样本时也可使用随机梯度下降。

在二次凸优化问题中，SMO的每步迭代都严格地优化了SVM的对偶问题，且迭代会在有限步后收敛于全局极大值。SMO算法的迭代速度与所选取乘子对KKT条件的偏离程度有关，因此SMO通常采用启发式方法选取拉格朗日乘子。

在每次迭代时，SGD首先判定约束条件，若该样本不满足约束条件，则SGD按学习速率最小化结构风险；若该样本满足约束条件，为SVM的支持向量，则SGD根据正则化系数平衡经验风险和结构风险，即SGD的迭代保持了SVM的稀疏性。

7. 机器学习算法中的SVM和聚类算法

相信大家都知道，机器学习中有很多的算法，我们在进行机器学习知识学习的时候一定会遇到过很多的算法，而机器学习中的SVM算法和聚类算法都是比较重要的，我们在这篇文章中就重点给大家介绍一下这两种算法，希望这篇文章能够帮助大家理解这两种算法。

机器学习算法——SVM

提道机器学习算法就不得不说一说SVM，这种算法就是支持向量机，而支持向量机算法是诞生于统计学习界，这也是机器学习中的经典算法，而支持向量机算法从某种意义上来说是逻辑回归算法的强化，这就是通过给予逻辑回归算法更严格的优化条件，支持向量机算法可以获得比逻辑回归更好的分类界线。不过如果通过跟高斯核的结合，支持向量机可以表达出非常复杂的分类界线，从而达成很好的的分类效果。核事实上就是一种特殊的函数，最典型的特征就是可以将低维的空间映射到高维的空间。

于是问题来了，如何在二维平面划分出一个圆形的分类界线？其实我们在二维平面可能会很困难，但是通过核可以将二维空间映射到三维空间，然后使用一个线性平面就可以达成类似效果。也就是说，二维平面划分出的非线性分类界线可以等价于三维平面的线性分类界线。接着，我们可以通过在三维空间中进行简单的线性划分就可以达到在二维平面中的非线性划分效果。而支持向量机是一种数学成分很浓的机器学习算法。在算法的核心步骤中，有一步证明，即将数据从低维映射到高维不会带来最后计算复杂性的提升。于是，通过支持向量机算法，既可以维持计算效率，又可以获得非常好的分类效果。因此支持向量机在90年代后期一直占据着机器学习中最核心的地位，基本取代了神经网络算法。

机器学习算法——聚类算法

说完了SVM，下面我们给大家介绍一下聚类算法，前面的算法中的一个显着特征就是我的训练数据中包含了标签，训练出的模型可以对其他未知数据预测标签。在下面的算法中，训练数据都是不含标签的，而算法的目的则是通过训练，推测出这些数据的标签。这类算法有一个统称，即无监督算法。无监督算法中最典型的代表就是聚类算法。而聚类算法中最典型的代表就是K-Means算法。这一算法被广大朋友所应用。

现在，我们可以清楚认识到机器学习是一个综合性很强的学科。在这篇文章中我们给大家介绍了很多关于机器学习中的支持向量机和聚类算法的相关知识，通过这些知识我们不难发现机器学习中有很多有用的算法，熟练掌握这些算法是我们真正学会机器学习的必经之路。

8. 机器学习有哪些算法

1. 线性回归
在统计学和机器学习领域，线性回归可能是最广为人知也最易理解的算法之一。
2. Logistic 回归
Logistic 回归是机器学习从统计学领域借鉴过来的另一种技术。它是二分类问题的首选方法。
3. 线性判别分析
Logistic 回归是一种传统的分类算法，它的使用场景仅限于二分类问题。如果你有两个以上的类，那么线性判别分析算法（LDA）是首选的线性分类技术。
4.分类和回归树
决策树是一类重要的机器学习预测建模算法。
5. 朴素贝叶斯
朴素贝叶斯是一种简单而强大的预测建模算法。
6. K 最近邻算法
K 最近邻（KNN）算法是非常简单而有效的。KNN 的模型表示就是整个训练数据集。
7. 学习向量量化
KNN 算法的一个缺点是，你需要处理整个训练数据集。
8. 支持向量机
支持向量机（SVM）可能是目前最流行、被讨论地最多的机器学习算法之一。
9. 袋装法和随机森林
随机森林是最流行也最强大的机器学习算法之一，它是一种集成机器学习算法。

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9. svm算法是什么

SVM算法中文翻译为支持向量机，它的英文全称是Support Vector Machine。

之所以叫作支持向量机，是因为该算法最终训练出来的模型，由一些支持向量决定。所谓的支持向量，也就是能够决定最终模型的向量。SVM算法最初是用来解决二分类问题的，而在这个基础上进行扩展，也能够处理多分类问题以及回归问题。

SVM算法的历史

早在1963 年，着名的前苏联统计学家弗拉基米尔·瓦普尼克在读博士期间，就和他的同事阿列克谢·切尔沃宁基斯共同提出了支持向量机的概念。

但由于当时的国际环境影响，他们用俄文发表的论文，并没有受到国际学术界的关注。直到 20 世纪 90 年代，瓦普尼克随着移民潮来到美国，而后又发表了SVM 理论。此后，SVM 算法才受到应有的重视。如今，SVM 算法被称为最好的监督学习算法之一。