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支持向量机(Support Vector Machine)

支持向量机是一个二类分类算法,属于有监督学习、判别模型。它是定义在特征空间上几何间隔最大的线性分类器(感知机利用误分类最少策略)。SVM的学习算法是求解凸二次规划的最优化算法。
输入空间:离散几何或欧氏空间
特征空间:欧氏空间或希尔伯特空间
输入由输入空间映射到特征空间,SVM学习室在特征空间上进行的。


 

1. 线性可分SVM
线性可分SVM是最简单的一种SVM模型,因此通过这个来学习该模型
首先回顾下SVM的定义:寻找最大几何间隔的线性分类器,在这里要明确几何间隔和线性分类器的定义。
线性分类器:① 求得分离超平面 

      ② 分类决策函数 

函数间隔: 表示分类预测的正确性以及准确度。

几何间隔: 与函数间隔相比,几何间隔对W加了约束(L2范数)

 

posted on 2017-11-22 14:13  xbamboo  阅读(427)  评论(0编辑  收藏  举报