SVM

SVM 的推导、特点、优缺点、多分类问题及应用 作者：keepreder SVM有如下主要几个特点： (1) 非线性映射是SVM方法的理论基础,SVM利用内积核函数代替向高维空间的非线性映射； (2) 对特征空间划分的最优超平面是SVM的目标,最大化分类边际的思想是SVM方法的核心； (3) 支持向量是SVM的训练结果,在SVM分类决策中起决定作用的是支持向量。 (4) SVM 是一种有坚...

SVM，英文全称为 Support Vector Machine，中文名为支持向量机，由数学家Vapnik等人早在1963年提出。在深度学习兴起之前，SVM一度风光无限，是机器学习近几十年来最为经典的，也是最受欢迎的分类方法之一。 1 SVM与“三八线” 不少人在初识SVM时会感觉到高深难懂。现在，就从你我熟知的“三八线”来走进SVM的思想内涵。 回忆下小时候，同桌同学经常会用粉笔或是小刀在课桌中间划一条“三八线”将课桌一分为二。大家约定好每个人只能在自己的那半课桌领域活动，谁也不能越界，越界是小猪、小狗。

SVM，全称是support vector machine，中文名叫支持向量机。 SVM是一个面向数据的分类算法，它的目标是为确定一个分类超平面，从而将不同的数据分隔开。 扩展： 支持向量机学习方法包括构建由简至繁的模型：线性可分支持向量机、线性支持向量机及非线性支持向量机。 当训练数据线性可分时，通过硬间隔最大化，学习一个线性的分类器，即线性可分支持向量机，又称为硬间隔支持向量机； 当...

需要注意的是，在实际应用中，我们可能会遇到非线性可分的情况，此时可以通过核函数将数据映射到高维空间，使得数据在该空间中线性可分。它的核心思想是最大化分类边界的间隔，并利用支持向量来确定最优的超平面，从而实现高效的分类。以上就是SVM算法的公式推导过程，通过最大化支持向量到分类超平面的距离，SVM算法可以在高维空间中寻找最优的分类超平面，从而实现对数据的分类。寻找最优的超平面：在给定的训练数据中，SVM算法会寻找一个最优的超平面，使得将数据分为两个类别的间隔最大化。通过求解上述对偶问题，我们可以得到最优的。

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OpenCV+python计算机视觉图像处理_哔哩哔哩_bilibili 目录 HOG（梯度直方图） 应用场景 HOG 基本概念 模块划分 计算模块的梯度和方向， bin投影， 各个模块的hog如何计算 cell的复用？ svm的判决image 小狮子识别：SVM+HOG 样本 样本准备 hog+SVM 代码 HOG（梯度直方图） 应用场景 主要是将这种方法应用在静态图像中的行人检测上，但在后来，他们也将其应用在电影和视频中的行人检测，以及静态图像中的车辆和常见动物的检测。

支持向量机（support vector machine，SVM）是有监督学习中最有影响力的机器学习算法之一，该算法的诞生可追溯至上世纪 60 年代， 前苏联学者 Vapnik 在解决模式识别问题时提出这种算法模型，此后经过几十年的发展直至 1995 年， SVM 算法才真正的完善起来，其典型应用是解决手写字符识别问题。SVM 是一种非常优雅的算法，有着非常完善的数学理论基础，其预测效果，在众多机器学习模型中“出类拔萃”。在深度学习没有普及之前，“支持向量机”可以称的上是传统机器学习中的“霸主”。

核函数是 SVM 的核心组件，它通过巧妙的数学技巧，让 SVM 能够处理复杂的非线性问题。不同的核函数适用于不同的场景，选择合适的核函数并调整其参数，是实现 SVM 最优性能的关键。希望这篇文章能帮助你更好地理解核函数的原理和应用，让你在机器学习的道路上更进一步！

对于图中所示的线性可分的20个样本数据，利用支持向量机进行预测分类，有三个支持向量。

x1y1x2y2xnynxi∈Rdyi∈−11{(x1​y1​x2​y2​xn​yn​)}xi​∈Rdyi​∈−11wTxb0wTxb0使得所有训练样本被完全正确分类，并且分类间隔最大。对所有样本i12ni12...nyiwTxib≥1yi​wTxi​b≥1这表示：如果yi1y_i = +1yi​1，则。

支持向量机是一种基于间隔最大化原则的监督学习模型，它通过找到数据集中的最优超平面来区分不同的类别。在二维空间中，这个超平面可以看作是一条线；在三维空间中，它是一个平面；而在更高维空间中，它是一个超平面。