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【人工智能】— Support Vector Machines 支持向量机

【人工智能】— Support Vector Machines 支持向量机

  • 支持向量机概述
  • 支持向量机
  • 支持向量机原理介绍
  • 分类间距（Classification Margin）

支持向量机概述

【人工智能】— Support Vector Machines 支持向量机_第1张图片

找到使间隔最大化的超平面=>B1比B2更好
【人工智能】— Support Vector Machines 支持向量机_第2张图片

【人工智能】— Support Vector Machines 支持向量机_第3张图片

支持向量机

  • 研究起因：如何找到最优的切分面
    • 分类间隔(Classification Margin)
      【人工智能】— Support Vector Machines 支持向量机_第4张图片
      【人工智能】— Support Vector Machines 支持向量机_第5张图片
  • 直观上最有效
  • 概率的角度，就是使得置信度最小的点置信度最大
  • 即使我们在选边界的时候犯了小错误，使得边界有偏移，仍然有很大概率保证可以正
    确分类绝大多数样本
  • 很容易实现交叉验证，因为边界只与极少数的样本点有关
  • 有一定的理论支撑(如VC维)
  • 实验结果验证了其有效性
    【人工智能】— Support Vector Machines 支持向量机_第6张图片【人工智能】— Support Vector Machines 支持向量机_第7张图片

支持向量机原理介绍

分类间距（Classification Margin）

  • 线性分类几何
  • 判别函数
    • 在这里插入图片描述
  • 重要性质：如果我们缩放，距离不会改变在这里插入图片描述
    【人工智能】— Support Vector Machines 支持向量机_第8张图片

2023/6/4/20:40:22

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