支持向量机SVM简介

1、支持向量机，f，x，y，1 -1，f(x，w，b)=sign(w. x - b )，How would you classify this data？ 线性分类器，f，x，y，1 -1，f(x，w，b)=sign(w. x - b )，howouyouclassifythisdata？ 线性分类器，线性分类器，f，x，y，1 -1，f(x，w，b)=sign(w. x - b )，How would you classify this data？ 线性分类器，f，x，y，1 -1，f(x，w，b)=sign(w. x - b )，howouyouclassifythisdata？线性分类器，f

2、、x、y、1 -1、 /最接近超平面的样本和该超平面之间的距离，线性分类器的间隔(margin ) :最接近的样本。 具有，最大间隔，f，x，y，1 -1，f(x，w，b)=sign(w. x - b )，最大间隔的线性分类器被称为最大间隔线性分类器。 它是最简单的支持向量机(SVM ) (被称为线性支持向量机，LSVM )，线性支持向量机，f，x，y，1 -1，f(x，w，b)=sign(w. x - b ) 把具有最大间隔的线性分类器称为最大间隔线性分类器。 它是最简单的支持向量机(SVM ) (称为线性支持向量机的LSVM )、线性支持向量机、最大间隔、Why最大间隔？ 1 -1，、最大

3、间隔的线性分类器被称为最大间隔线性分类器。它是最简单的支持向量机(SVM ) (被称为线性支持向量机的LSVM )，并且线性支持向量机在直观上感觉很好。 学习的线性分类器。 未知样本的预测能力和分类器间隔有以下关系：将分类超平面及其间隔具体化，在数学上如何表现？ 在m位空间？Plus-Plane，-plane，Classifier Boundary，zone “Predict Class= 1”， “predict class=-1”zone plus-plane= x : w.xdb=1是-plane=x:w.xdb=-1，具体化分类超平面及其间隔，plus-plane，classifier

4、 boune 中的zone“predict class=1”、“predict class=-1”zone、计算间隔、zone“predict class=1”、“predict class=-1”zone、wx b=1、wx b=0、wx b=-1 另外，具有plus-plane= x : w.xdb=1 plane= x : w.xdb=-1 ，注：向量w设与Plus Plane垂直的u和v为Plus Plane上的两个向量，则w.(uv )是哪个w也垂直于平面，注：向量w垂直于平面。 为什么？Zone “Predict Class= 1”，“Predict Class=-1” zone，

5、wx b=1，wx b=0，wx b=-1，M=Margin， 如何利用w和b来计算margin？plus-plane=x:w.xdb=1，-plane=x:w.xdb=-1，plus-plane= x : w.xdb=1，计算间隔假设具有宽度的向量w和Plus Plane垂直地设x-，设plane上的任意点为x，则设Plus Plane上最接近x-的点、x-、x、计算间隔、Zone “Predict Class= 1”、“predict class=-1” 如何使用wx b=0、wx b=-1、M=Margin、w和b来计算margin？plus-plane= x : w.xdb=1 pla

6、ne= x : w.xdb=-1 向量w和Plus Plane垂直对于plane上的任意点为x、plus-plane上的距离x-最近的点为：的实数l，x =x- l w .为什么？x-、x、计算间隔、Zone “Predict Class= 1”、“predict class=-1” 如何使用wx b=1、wx b=0、wx b=-1、M=Margin、w和b来计算margin？plus-plane= x : w.xdb=1 plane= x : w.xdb=-1 向量w和plus 对于plane上的任意点为x、plus-plane上的距离x-最近的点为：的实数l，x =x- l w .为什么

7、？x-、x、计算间隔、Zone “Predict Class= 1”、“predict class=-1” 如何利用wx b=1、wx b=0、wx b=-1、M=Margin、w和b来计算margin？x-和x的连接垂直于planes，x -沿w的方向移动距离就能到达x。 已知： w.bx=1w.x-b=-1x=x-lw|x-|=m可以从w和b中容易地获得。Zone “Predict Class= 1”、“Predict Class=-1” zone，wx b=1，wx b=0，0 ，x-，x，计算间隔： w.bx=1w.x-b=-1x=x-lw|x-|=m和b之间的m，Zone “Pred

8、ict Class= 1”，“Predict Class=-1” zone wx b=1，wx b=0，wx b=0。 w.(x-lw ) b=1=w.x-blw.w=1=-1lw.w=1=，x-，x，计算间隔： w.xdb=1w.x-b=-1x=x-lw|x-|=m，Zone “Predict Class= 1”，“pr 要学习wx b=0，wx b=-1，M=Margin Width=，M=|x - x- |=| l w |=、x-、x、计算间隔、最大间隔分类器，现在需要找到求w和b的算法，并匹配所有采样点。 我该怎么办？坡度会下降吗？ 退火算法？ 矩阵求逆吗？ 牛顿法？Zone “Predict Class= 1”，“Predict Class=-1” zone，wx