支持向量机总结   支持向量机中有线性可分支持向量机、线性支持向量机、非线性支持向量机、线性支持回归等算法，算是前期比较繁琐的一个内容，如果感觉自己还是对间隔最大化、支持向量等知识点不太了解的，可以对着简单的感知机模型多看几遍，多揣摩揣摩，如果对对偶形式优化不太懂得，可以参考拉格朗日乘子法多看一看，如果不涉及太深，优化方面仅做了…

支持向量回归   传统回归模型如线性回归，对于样本$(x,y)$是直接基于模型，通过预测值$f(x_i){y}$和真实值$y$之间的差别计算损失，并且当$f(x_i){y}=y$时损失才为零。   支持向量回归(support vector regression, SVR)则可以容忍$f(x_i){y}$和$…

scikit-learn库之支持向量机   在scikit-learn库中针对数据是否线性可分，主要将支持向量机分为以下三种分类模型LinearSVC、SVC和NuSVC；还有三种回归模型LinearSVR、SVR和NuSVR。   接下来将会讨论上述六者的区别，由于SVC应用场景较为广泛，主要细讲SVC，其…

非线性支持向量机(鸢尾花分类)+自定义随机数据 导入模块 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline font = FontProperties(fname='/Library/Fonts/Heiti.t…

非线性支持向量机   支持向量机分为三种，线性可分支持向量机和线性支持向量机都是对线性可分的数据做处理，线性支持向量机也仅仅是对异常值做处理，并不是真正的对非线性可分数据做处理，接下来将会介绍支持向量机的第三种方法非线性支持向量机（non-linear support vector machine）。 非线性支持向量机学习目标 …

线性支持向量机(鸢尾花分类) 导入模块 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline font = FontProperties(fname='/Library/Fonts/Heiti.ttc')…

线性支持向量机   在线性可分支持向量机中说到线性可分支持向量机有一个缺点是无法对异常点做处理，也正是因为这些异常点导致数据变得线性不可分或者会因为它的正好被判断为支持向量导致模型的泛化能力变差。 # 异常点导致数据线性不可分图例 import matplotlib.pyplot as plt font = FontProper…

线性可分支持向量机 线性可分支持向量机学习目标 线性可分支持向量机、线性支持向量机、非线性支持向量机区别 函数间隔与几何间隔 目标函数与目标函数的优化问题 支持向量机引入   支持向量机（support vector machines，SVM）诞生二十多年，由于它良好的分类性能席卷了机器学习领域，如果不考虑集成学习、不考虑特定的…