《大數(shù)據(jù)挖掘與統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)（第3版）》 課件第 5 章 支持向量機(jī)_第1頁
《大數(shù)據(jù)挖掘與統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)（第3版）》 課件第 5 章 支持向量機(jī)_第2頁
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文檔簡介

第5章支持向量機(jī)

在眾多分類方法中,支持向量機(jī)(SupportVectorMachine,SVM)是非常重要的一種,它于20世紀(jì)90年代由

Vapnik等人提出,開始主要用于二分類,后來擴(kuò)展到模式識別、多分類及回歸等。支持向量機(jī)是一種典型的監(jiān)督學(xué)習(xí)模型,從幾何的角度來看,它的學(xué)習(xí)策略是間隔最大化,可化成一個(gè)凸二次規(guī)劃的問題。從代數(shù)的角度來看,支持向量機(jī)是一種損失函數(shù)加罰的模型。15.1.線性可分支持向量機(jī)

5.1.1簡介

如果兩類點(diǎn)可以用一條直線或一個(gè)超平面分開,則稱這些點(diǎn)是線性可分(linearlyseparable)模式;如果這兩類點(diǎn)不能用一條直線或者一個(gè)超平面分開,那么這些點(diǎn)是線性不可分模式。線性可分支持向量機(jī):2在現(xiàn)有的訓(xùn)練數(shù)據(jù)下,無疑同時(shí)遠(yuǎn)離兩類數(shù)據(jù)點(diǎn)的直線是最好的。因此問題變成如何度量點(diǎn)到直線的距離,然后最大化這些距離的和。這就是所謂的最大間隔原則。

我們所要求的最寬的隔離帶實(shí)際上并不是由所有樣本點(diǎn)決定的,而僅僅是由訓(xùn)練集中的三個(gè)點(diǎn),即第4,8,30個(gè)觀測點(diǎn)確定的,這三個(gè)點(diǎn)(當(dāng)然也是向量)就稱為支持向量(support

vector),它們剛好在隔離帶的邊界(margin)上。3

4

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