支持向量机
什么是支持向量??？
揭开支持向量机的神秘面纱支持向量机(SVM)🦜🐄_🦚，一种强大的二分类工具🪲_|🐿👹，其核心理念在于寻找特征空间中划分数据的最优决策边界🤔🐹|-🐩🌸。让我们从线性分类器开始理解它的基础🐆🦃_——🦢🐵。理解线性分类器的威力想象一下二维空间中的线性可分数据🌪|——🎋🤤，我们试图找到一个超平面🐂♣|——🧐，如H1⛅️🌩_🦡🥅、H2或H3🐵🐂__💫，来区分两个类别🐵😏|_🐕🦖。直观上🥀*——🍀，如H3所示😰🐩——🦖，超平面等会说🌱🐉-|🐏。
支持向量机(support vector machine),故一般简称SVM,通俗来讲🥌🦉——|*，它是一种二分类模型🪡|🎐，其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器🌖🦕_🙉🐈，这族分类器的特点是他们能够同时最小化经验误差与最大化几何边缘区😪-🐝🐱，因此支持向量机也被称为最大边缘区分类器🥍————🦍🧩。其学习策略便是间隔最大化🐖_|🙄🌜，最终可转化为一个凸二次规划问题的求解🦀|🎟。
揭开支持向量机的神秘面纱支持向量机(SVM)🦜🐄_🦚，一种强大的二分类工具🪲_|🐿👹，其核心理念在于寻找特征空间中划分数据的最优决策边界🤔🐹|-🐩🌸。让我们从线性分类器开始理解它的基础🐆🦃_——🦢🐵。理解线性分类器的威力想象一下二维空间中的线性可分数据🌪|——🎋🤤，我们试图找到一个超平面🐂♣|——🧐，如H1⛅️🌩_🦡🥅、H2或H3🐵🐂__💫，来区分两个类别🐵😏|_🐕🦖。直观上🥀*——🍀，如H3所示😰🐩——🦖，超平面等会说🌱🐉-|🐏。
支持向量机(support vector machine),故一般简称SVM,通俗来讲🥌🦉——|*，它是一种二分类模型🪡|🎐，其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器🌖🦕_🙉🐈，这族分类器的特点是他们能够同时最小化经验误差与最大化几何边缘区😪-🐝🐱，因此支持向量机也被称为最大边缘区分类器🥍————🦍🧩。其学习策略便是间隔最大化🐖_|🙄🌜，最终可转化为一个凸二次规划问题的求解🦀|🎟。
由此可看出🐔|-🌴： 软间隔支持向量机的最终模型仅与支持向量有关🦆🐩——🐦。 把目标函数中的0/1损失函数换成别的替代损失函数可得到其他学习模型✨🦒-|*，这些模型具有一个共性:优化目标中的第一项用来描述划分超平面的间隔大小( 结构风险),另一项用来表述训练集上的误差( 经验风险),所以加了损失函数的线性支持向量机优化目标的一好了吧🐉🐖——🌝！
支持向量机（support vector machines, SVM）是一种二分类模型🐚——|🃏🍂，所谓二分类模型是指比如有很多特征（自变量X）对另外一个标签项（因变量Y）的分类作用关系🥏-😇，比如当前有很多特征🤠_🐜，包括身高*🐿|-🌳*、年龄🐌😴——🏸🐥、学历🎖😓||😻*、收入🦆🤬_🌗🐅、教育年限等共5项🦜_——⚡️，因变量为‘是否吸烟’😤🤮|🌿🌺，‘是否吸烟’仅包括两项🍂🤢——|🤫🎾，吸烟和不吸烟👺🐯_——😎🤡。那么该5个特还有呢？
什么是支持向量机(SVM)以及它的用途??？
SVM - support vector machine, 俗称支持向量机🎋_🎐🐂，为一种supervised learning算法😮🦗_——🐆，属于classification的范畴🙄🥊——🐨🐟。在数据挖掘的应用中🌖🦁_🐤，与unsupervised的Clustering相对应和区别🤖🧿_🦙。广泛应用于机器学习(Machine Learning), 计算机视觉(Computer Vision) 和数据挖掘(Data Mining)当中🦢🐃|-🦅。假设要通过三八线把实心圈和空心圈分成希望你能满意🎍😆——-*❄。
深入解析支持向量机(SVM)😢_*🐞：理论推导与MATLAB实践SVM作为强大的机器学习工具😵-😐✨，凭借其严格的数学基础和在小样本🌑_🌼、非线性高维模式识别中的卓越表现脱颖而出🎫🌙-💀。它通过引入松弛变量和巧妙的核函数☄️_🥀，巧妙地处理非线性问题🐭——|🤬，即使在数据维度过高时也能保持高效性🦜🎈——_🕸🪆。SVM以统计学习理论为基石🦊🦗————🐆，旨在寻找模型复杂性和泛化好了吧🦢🐕🦺-🌚🏏！
什么是向量机,有什么作用呢??？
向量机的概念😔🌨-😮。向量机(Support Vector Machine)是一种监督模式识别和机器学习方法🪲--🦜🐭，采用最大分类间隔准则实现有限训练样本情况下推广能力的优化🐄🦉_|🪆。通过核函数间接实现非线性分类或函数回归🎽🤓_🦢，支持向量机通常简写作SVM🐺——🎋。向量机的相关应用🤢——-🃏。SVM在各领域的模式识别问题中有广泛应用🙁🐁——🐽，包括人像识别（face recognition）..
支持向量机(support vector machine,SVM)是一种出色的分类技术🌾🦟————🙈☹️，也可以用于回归分析(SVR)🪢🐝_——🦍🎑。这种技术可以很好的应用于高维数据🎈_-🌒，避免维度灾难等问题🌕🐃_🌖。SVM有一个特点就是使用训练集中的一个子集来表示决策边界🐘🐕|-🏅，该子集称作支持向量🌤🎄——🐟🐷。SVM的核心目标是找到分类中的最大边缘超平面🪶-_😁，让其作为决策边界🏆-|🎰🌱，那么什么是最大边缘超平等会说🌺_🦟🐩。
什么是支持向量机,SVM与LR的区别??？
支持向量机为一个二分类模型🐁_😼🎁，它的基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器🌘|_🤓*。而它的学习策略为最大化分类间隔🌲-🎏🌛，最终可转化为凸二次规划问题求解😰__🤠🌕。LR是参数模型🏐|*🎋，SVM为非参数模型🐉————🕸🥋。LR采用的损失函数为logisticalloss,而SVM采用的是hingeloss🦁😣--🌚🎑。在学习分类器的时候🕷🐬——⚡️，SVM只考虑与分类最相关的少数支持向量到此结束了？🐌🌷——🎏。
什么是支持向量机？支持向量机基本概念SVM算法是一种学习机制🙂_🤯，是由Vapnik提出的旨在改善传统神经网络学习方法的理论弱点🏐-🐦⭐️，最先从最优分类面问题提出了支持向量机网络🌺——-🎮🦂。SVM学习算法根据有限的样本信息在模型的复杂性和学习能力之间寻求最佳折中🤤🦒_🎄*，以期获得最好的泛化能力🦍🦤|_🌕。SVM在形式上类似于多层前向网络🦢🎑|🦉，而且等会说☹️|🤭🏉。