支持向量机回归优化函数为什么
支持向量机(SVM)基本原理?？
由于这个问题的特殊结构😅🤤-🦨，还可以通过拉格朗日对偶性(Lagrange Duality)变换到对偶变量(dual variable) 的优化问题🦄🐱|-🤩🎖，即通过求解与原问题等价的对偶问题(dual problem)得到原始问题的最优解🎫_🐋🌲，这就是线性可分条件下支持向量机的对偶算法🍀——🐼😲，这样做的优点在于🌵🀄-|😟：一者对偶问题往往更容易求解🦁🐊_🐔🍂；二者可以自然的引入核函数🦖_|🐯，进而推广到非有帮助请点赞😧_*。
（1）LR 与线性回归都是广义的线性回归🦮🐀_🐬； （2）线性回归模型的优化目标函数是最小二乘♦-🦏，而LR 则是似然函数🐓||🌷； （3）线性回归在整个实数域范围内进行预测🧩_|🐾，敏感度一致🏸🦗|🌻🌕，而分类范围🐑🍃——🦉，需要在[0,1]😸————🦐。逻辑回归就是一种减小预测范围🐬__🐞🦆，将预测值限定为[0,1]间的一种回归模型🐩_|🎀，因而对于这类问题来说完了🦉😌_——🌨🌲。
由于这个问题的特殊结构😅🤤-🦨，还可以通过拉格朗日对偶性(Lagrange Duality)变换到对偶变量(dual variable) 的优化问题🦄🐱|-🤩🎖，即通过求解与原问题等价的对偶问题(dual problem)得到原始问题的最优解🎫_🐋🌲，这就是线性可分条件下支持向量机的对偶算法🍀——🐼😲，这样做的优点在于🌵🀄-|😟：一者对偶问题往往更容易求解🦁🐊_🐔🍂；二者可以自然的引入核函数🦖_|🐯，进而推广到非有帮助请点赞😧_*。
（1）LR 与线性回归都是广义的线性回归🦮🐀_🐬； （2）线性回归模型的优化目标函数是最小二乘♦-🦏，而LR 则是似然函数🐓||🌷； （3）线性回归在整个实数域范围内进行预测🧩_|🐾，敏感度一致🏸🦗|🌻🌕，而分类范围🐑🍃——🦉，需要在[0,1]😸————🦐。逻辑回归就是一种减小预测范围🐬__🐞🦆，将预测值限定为[0,1]间的一种回归模型🐩_|🎀，因而对于这类问题来说完了🦉😌_——🌨🌲。
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到此结束了？🦡🐊_|🪰。
机器学习算法与Python实践之（四）支持向量机（SVM）实现🌍🤪-😿，
...非线性支持向量机 正定核函数的充要条件和常用的和函数?？
欢迎来到机器学习的神奇世界🌩-🦦😺，本节我们将深入探讨SVM（支持向量机）中的非线性处理🎎🧐——|🐹，特别是通过正定核函数来扩展模型的表达能力🐷——|🍂🐽。首先👻——-😖🐓，让我们明确一个关键概念🐄_——🤿😚：一个函数被称为正定核的🥌🐕——😖🥏，当且仅当它所对应的Gram矩阵具备半正定性🦖|🐗🐈，这对于理解核方法的数学基础至关重要🤓🤔-🐋🏆。核心原理</: 正定核的判定条件—..
分享到😐🦎_——🦃：收藏推荐1🐩🐸|🌳、引言支持向量机是由Vapnik等人于20世纪90年代研究并迅速发展起来的一种基于统计学习理论的机器学习方法🍃🪅-🌨🐱，以往困扰机器学习方法的很多问题在这里都得到了一定程度的解决🌈🤫_🦉。但是🎀😧——|⚡️☹️，SVM在也存在一些局限性🦛🌵__♥，比如🐘——_🌟🏅：SVM的性能很大程度上依赖于核函数的选择🐈_——🦦🎽，但没有很好的方法指导针对具体问题的核函数好了吧🏸——|🐀🦁！
在支持向量机拟合函数时,训练的MSE很小几乎为0,但是利用训练出的模型测...
这是因为在训练数据时过度拟合了🐿|🐐🏏，由于数据噪声或者数据量不够造成的🦙_-🦬🐱，
因此💫-🦗🪲，我们只需求新来的样本和支持向量的内积🦒_🪳🦫，然后运算即可🪅🦟--🖼☁️。这种写法为下面要提到的核函数(kernel)做了很好的铺垫🌺|🐣🦁。这是上篇🍃🌟——🦓，先写这么多了🐚-🦊🐦。7 核函数(Kernels)考虑我们最初在“线性回归”中提出的问题🦫||🤠，特征是房子的面积x,这里的x是实数*🦕|——🤮，结果y是房子的价格🐤——🐔🐹。假设我们从样本点的分布中看到x和y符合3次曲线🙂😢||😺，那么到此结束了？🐐🦅——🎐🔮。
支持向量机中为什么核函数对应的映射就一定能吧曲线映射成直线_百度知 ...
方法原理🐈-🎳：根据模式识别理论*|☄️😴，低维空间线性不可分的模式通过非线性映射到高维特征空间则可能实现线性可分♟|——🏑🎴，但是如果直接采用这种技术在高维空间进行分类或回归🐪⛸__🦔🐅，则存在确定非线性映射函数的形式和参数🦛_🥀、特征空间维数等问题😱😋——|🐆🐅，而最大的障碍则是在高维特征空间运算时存在的“维数灾难”🐐😌_☁️🌻。采用核函数技术可以有效地还有呢？
括号里的部分是个线性函数🦓|🐞，这个函数满足到两类训练数据的间距最大*|-🦏，具体表达式是通过一些优化算法求出来的你下面划横线的b*是线性函数的常数项🦕😟-🔮，w*是超平面的法向量（可以理解成跟超平面的“斜率”有关系）🐇__🏑🦕。x+和x-分别是两个类中的所谓“支持向量”SVM其实没什么难的🐜🐚|💀，就是两类数据找到一个最大等我继续说🌺⚡️|-🦓。