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支持向量机课件支持向量机,一种线性和非线性数据有前途的新划分类方法。巧妙利用向量内积的回旋,通过将非线性核函数将问题变为高维特征空间与低维输入空间的相互转换,解决了数据挖掘中的维数灾难。由于计算问题最终转化为凸二次规划问题,因此挖掘算法是无解或有全局最优解。支持向量机定义所谓支持向量机,顾名思义,分为两个部分了解:一,什么是支持向量(简单来说,就是支持或支撑平面上把两类类别划分开来的超平面的向量点)二,这里的“机(machine,机器)”便是一个算法。在机器学****领域,常把一些算法看做是一个机器,如分类机(当然,也叫做分类器),而支持向量机本身便是一种监督式学****的方法,它广泛的应用于统计分类以及回归分析中。SVM的描述目标:找到一个超平面,使得它能够尽可能多的将两类数据点正确的分开,同时使分开的两类数据点距离分类面最远。解决方法:构造一个在约束条件下的优化问题,具体的说是一个约束二次规划问题(constrainedquadraticprograming),求解该问题,得到分类器。(MMH)边缘:从超平面到其边缘的侧面的最短距离等于到其边缘的另一个侧面的最短距离,边缘侧面平行于超平面大家应该也有点累了,稍作休息大家有疑问的,可以询问和交流分类面与边界距离(margin)的数学表示:分类超平面表示为:Class1Class2m数学语言描述一、线性可分的支持向量(分类)机首先考虑线性可分情况。设有如下两类样本的训练集:线性可分情况意味着存在超平面使训练点中的正类和负类样本分别位于该超平面的两侧。如果能确定这样的参数对(w,b)的话,就可以构造决策函数来进行识别新样本。