机器学习-04-分类算法-04-支持向量机SVM

线性可分支持向量机（linear support vector machine in linearly separable case）：训练数据线性可分的情况下，通过硬间隔最大化（hard margin maximization），学习一个线性的分类器，即线性可分支持向量机（亦称作硬间隔支持向量机）。
线性支持向量机（linear support vector machine）：训练数据近似线性可分的情况下，通过软间隔最大化（soft margin maximization），学习一个线性的分类器，称作线性支持向量机（又叫软间隔支持向量机）。
非线性支持向量机（non-linear support vector machine）：训练数据线性不可分的情况下，通过使用核技巧（kernel trick）及软间隔最大化，学习非线性分类器，称作非线性支持向量机。

支持向量机可以借助核技巧完成复杂场景下的非线性分类，当输入空间为欧式空间或离散集合、特征空间为希尔贝特空间时，核函数（kernel function）表示将输入从输入空间映射到特征空间得到的特征向量之间的内积。
通过使用核函数可以学习非线性支持向量机，等价于隐式地在高维的特征空间中学习线性支持向量机。这样的方法称为核技巧。

最大间隔分类器

分类问题的数学理解是空间划分（或者寻找不同类别的决策边界），如图所示是一个简单的线性分类器（这部分更详细的讲解参考ShowMeAI文章图解机器学习| 机器学习基础知识和图解机器学习 | 逻辑回归算法详解）。

不同的模型在解决分类问题时，会有不同的处理方式，直观上看，我们会使用不同的决策边界对样本进行划分,完成该分类任务的决策边界有无数个。SVM 模型，要求更高一些，它不仅仅希望把两类样本点区分开，还希望找到鲁棒性最高、稳定性最好的决策边界（对应图中的黑色直线）。

这个决策边界与两侧「最近」的数据点有着「最大」的距离，这意味着决策边界具有最强的容错性，不容易受到噪声数据的干扰。直观的理解就是，如果决策边界抖动，最不容易「撞上」样本点或者进而导致误判。

支持向量机详解

1）线性可分 SVM 与硬间隔最大化
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

SVM 总结

1）模型总结

支持向量机（Support vector machines, SVM）是一种二分类模型，它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器，他的学习策略就是间隔最大化，同时该方法可以形式化为一个求解图二次规划。
在这里插入图片描述
2）模型优缺点
（1）SVM模型优点

在这里插入图片描述

基于Python的 SVM 代码实践

在这里插入图片描述

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import svm, datasets
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data[:, :2]  #只取前两维特征，方便可视化
y = iris.target
svc = svm.SVC(kernel='linear', C=1).fit(X, y)
x_min, x_max = X[:, 0].min() - 1, X[:, 0].max() + 1
y_min, y_max = X[:, 1].min() - 1, X[:, 1].max() + 1
h = (x_max / x_min) / 100
xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, h), np.arange(y_min, y_max, h))
plt.subplot(1, 1, 1)
Z = svc.predict(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()])
Z = Z.reshape(xx.shape)
plt.contourf(xx, yy, Z, cmap=plt.cm.Paired, alpha=0.8)
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, cmap=plt.cm.Paired)
plt.xlabel('Sepal length')
plt.ylabel('Sepal width')
plt.xlim(xx.min(), xx.max())
plt.title('SVC with linear kernel')
plt.show()

输出为：
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

使用多项式核函数
初始化 SVM 对象的代码替换为下面这行

# svc = svm.SVC(kernel='linear', C=1).fit(X, y)
svc = svm.SVC(kernel='poly', degree=3).fit(X, y)

输出为：
在这里插入图片描述

使用rbf核函数（高斯核函数）
初始化 SVM 对象的代码替换为下面这行

# svc = svm.SVC(kernel='linear', C=1).fit(X, y)
# svc = svm.SVC(kernel='poly', degree=3).fit(X, y)
svc = svm.SVC(kernel='rbf', C=1).fit(X, y)**

输出为：
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

确定方向过程

针对完全没有基础的同学们
1.确定机器学习的应用领域有哪些
2.查找机器学习的算法应用有哪些
3.确定想要研究的领域极其对应的算法
4.通过招聘网站和论文等确定具体的技术
5.了解业务流程，查找数据
6.复现经典算法
7.持续优化，并尝试与对应企业人员沟通心得
8.企业给出反馈

原文地址:https://blog.csdn.net/m0_38139250/article/details/136797228 本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：https://www.suanlizi.com/kf/1769933328938569728.html 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系《酸梨子》网邮箱：1419361763@qq.com进行投诉反馈，一经查实，立即删除！

阅读全部