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高超

北京工商大学计算机与人工智能学院

神经网络理论及应用：支持向量机基本原理支持向量机基本原理2026/10/11BTBU-CIE2单层感知器支持向量机分类面不唯一泛化能力较差最优分类面泛化能力强支持向量机基本原理2026/10/11BTBU-CIE31.线性支持向量机2.非线性支持向量机线性支持向量机2026/10/11BTBU-CIE4

（2）线性支持向量机2026/10/11BTBU-CIE5

线性支持向量机2026/10/11BTBU-CIE6

（6）线性支持向量机2026/10/11BTBU-CIE7

线性支持向量机2026/10/11BTBU-CIE8

线性支持向量机2026/10/11BTBU-CIE9

线性支持向量机2026/10/11BTBU-CIE10

非线性支持向量机2026/10/11BTBU-CIE11非线性支持向量机：当样本非线性可分时，支持向量机通过内积核将输入向量映射到一个高维特征空间，使样本在高维特征空间中线性可分，因此可以在高维特征空间构建最优超平面进行分类二维空间下非线性可分三维空间下线性可分映射内积核非线性支持向量机2026/10/11BTBU-CIE12

非线性支持向量机2026/10/11BTBU-CIE13

非线性支持向量机2026/10/11BTBU-CIE14

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非线性支持向量机2026/10/11BTBU-CIE16支持向量机神经网络：基于支持向量机的最优分类判别函数，可以将其等价于右图所示的神经网络。该网络是一个3层的前馈神经网络，其中隐层节点对应于输入样本与一个支持向量的内积核函数，输出节点对应于隐层输出的线性组合，最后通过符号函数输出样本类别小结2026/10/11BTBU-CIE171.线性支持向量机：样本在原始空间线性可分2.非线性支持向量机：样本在原始空间非线性可分致谢本课程所引用的一些素材来源于多种媒体及同事

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