支持向量机及支持向量回归简介
支持向量机(SVM)、支持向量机回归(SVR)：原理简述及其MATLAB实例
支持向量机（SVM）、支持向量机回归（SVR）：原理简述及其MATLAB实例一、基础知识1、关于拉格朗日乘子法和KKT条件1）关于拉格朗日乘子法2）关于KKT条件2、范数1）向量的范数2）矩阵的范数3）L0、L1与L2范数、核范数二、SVM概述1、简介2、SVM算法原理1）线性支持向量机2）非线性支持向量机二、SVR：SVM的改进、解决回归拟合问题三、多分类的SVM1. one-against-all2. one-against-one四、QP（二次规划）求解五、SVM的MATLAB实现：Libsvm1、Libsvm工具箱使用说明2、重要函数：3、示例支持向量机（SVM）：原理及其MATLAB实例一、基础知识1、关于拉格朗日乘子法和KKT条件1）关于拉格朗日乘子法首先来了解拉格朗日乘子法，为什么需要拉格朗日乘子法呢？记住，有需要拉格朗日乘子法的地方，必然是一个组合优化问题。
那么带约束的优化问题很好说，就比如说下面这个：这是一个带等式约束的优化问题，有目标值，有约束条件。
那么你可以想想，假设没有约束条件这个问题是怎么求解的呢？是不是直接 f 对各个 x 求导等于 0，解 x 就可以了，可以看到没有约束的话，求导为0，那么各个x均为0吧，这样f=0了，最小。
但是x都为0不满足约束条件呀，那么问题就来了。
有了约束不能直接求导，那么如果把约束去掉不就可以了吗？怎么去掉呢？这才需要拉格朗日方法。
既然是等式约束，那么我们把这个约束乘一个系数加到目标函数中去，这样就相当于既考虑了原目标函数，也考虑了约束条件。
现在这个优化目标函数就没有约束条件了吧，既然如此，求法就简单了，分别对x求导等于0，如下：把它在带到约束条件中去，可以看到，2个变量两个等式，可以求解，最终可以得到,这样再带回去求x就可以了。
那么一个带等式约束的优化问题就通过拉格朗日乘子法完美的解决了。
更高一层的，带有不等式的约束问题怎么办？那么就需要用更一般化的拉格朗日乘子法，即KKT条件，来解决这种问题了。
处理非线性分类和回归的新方法—支持向量机方法(SVM)
—支持向量机方法(SVM)
（Support Vector Machine）
支持向量机方法(SVM) 简介
（Support Vector Machine）
机器学习问题的提法
利用有限数量的观测来 寻求待求的依赖关系
模式识别（分类） 回归分析（回归） 概率密度估计
SVM应用于 降水分类预报的试验
四川盆地面雨量的 SVM建模与预报检验
预报对象： 由于单站降水的不确定性较 大，因此，采用面雨量做为预报 对象。 考虑四川盆地降雨的气候特点， 将四川省内盆地部分划分为三个 片区： 盆地西北部（1）、 盆地东北部（2）、 盆地西南部（3），
分别作为预报对象进行试验
x
i
) exp r
x
x
2 i
i
。要构造（3）式的决策规则，就需要估计： 参数r的值；中心 i 的数目N；描述各中心的向量xx ； 参数 i的值。
这四种类型的参数都是通过控制泛函的参数来最小化测试错误概率的界确定。
将预报对象进行分类
我们关注的是大于15mm降水 的面雨量，因此把面雨量 大于或等于15mm的归为 +1类， 小于15mm的归为 -1类。
资料长度： 1990—2000年4—9月 共11年的历史资料
建模方式：
确定核函数 归一化因子
将预报对象进行分类
将预报因子和预报对象进行整理，分为三部分： 训练集、测试集、检验集 选取参数建立SVM模型
确定核函数
我们以径向基函数（满足Mercer定理）做为SVM中内积的回旋函数建立推 理模型。径向基函数采用下面的决策规则集合： N （3）
( x1 ,
y ),( xl ,
支持向量机及支持向量回归简介
3．支持向量机（回归）3.1.1 支持向量机支持向量机（SVM ）是美国Vapnik 教授于1990年代提出的，2000年代后成为了很受欢迎的机器学习方法。
它将输入样本集合变换到高维空间使得其分离性状况得到改善。
它的结构酷似三层感知器，是构造分类规则的通用方法。
SVM 方法的贡献在于，它使得人们可以在非常高维的空间中构造出好的分类规则，为分类算法提供了统一的理论框架。
作为副产品，SVM 从理论上解释了多层感知器的隐蔽层数目和隐节点数目的作用，因此，将神经网络的学习算法纳入了核技巧范畴。
所谓核技巧，就是找一个核函数(,)K x y 使其满足(,)((),())K x y x y φφ=，代替在特征空间中内积(),())x y φφ（的计算。
因为对于非线性分类，一般是先找一个非线性映射φ将输入数据映射到高维特征空间，使之分离性状况得到很大改观，此时在该特征空间中进行分类，然后再返会原空间，就得到了原输入空间的非线性分类。
由于内积运算量相当大，核技巧就是为了降低计算量而生的。
特别， 对特征空间H 为Hilbert 空间的情形，设(,)K x y 是定义在输入空间n R 上的二元函数，设H 中的规范正交基为12(),(),...,(),...n x x x φφφ。
如果221(,)((),()),{}k k k k k K x y a x y a l φφ∞==∈∑，那么取1()()k k k x a x φφ∞==∑即为所求的非线性嵌入映射。
由于核函数(,)K x y 的定义域是原来的输入空间，而不是高维的特征空间。
因此，巧妙地避开了计算高维内积(),())x y φφ（所需付出的计算代价。
实际计算中，我们只要选定一个(,)K x y，并不去重构嵌入映射1()()k k k x a x φφ∞==∑。
所以寻找核函数(,)K x y （对称且非负）就是主要任务了。
满足以上条件的核函数很多，例如● 可以取为d-阶多项式：(,)(1)d K x y x y =+g ，其中y 为固定元素。
支持向量机回归的参数选择方法
支持向量机回归的参数选择方法支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）是一种非常强大且广泛应用于机器学习领域的算法。
它不仅适用于分类问题，还可以用于回归任务。
本文将深入探讨支持向量机回归的参数选择方法，并分析其优势和应用场景。
SVM回归的目标是通过拟合一个最优的超平面来预测连续变量的输出。
与分类任务不同的是，SVM回归关注的是给定输入样本点的输出数值。
在SVM回归中，参数选择方法对模型性能的影响非常重要。
我们来讨论SVM回归的核函数选择。
核函数是SVM中的一个关键概念，它可以将输入样本从原始特征空间映射到高维特征空间。
常见的核函数包括线性核函数、多项式核函数和高斯核函数等。
针对回归任务，一般常用的是高斯核函数，它能更好地处理非线性关系。
接下来，我们讨论SVM回归的惩罚参数C选择。
惩罚参数C控制着模型对误差的容忍程度，其值的选择对模型的求解和泛化能力都会产生较大影响。
当C的值较小时，模型会容忍更多的误差，从而产生较宽泛的超平面；相反，当C的值较大时，模型会更严格地拟合训练样本，但可能会导致过拟合现象。
在参数选择过程中，需要权衡模型的拟合能力和泛化能力。
另外，核函数的超参数γ也是SVM回归中需要选择的重要参数。
γ决定了高斯核函数的带宽，即决定了样本点对决策边界的影响程度。
当γ较大时，样本点之间的距离对决策边界的影响减小，决策边界可能变得更加平滑；相反，当γ较小时，样本点之间的距离对决策边界的影响增大，决策边界可能更加对训练样本敏感。
在选择参数C和γ时，通常使用交叉验证的方法来评估模型的性能。
交叉验证将数据集划分为训练集和验证集，在不同的参数组合下训练模型，并在验证集上计算模型的性能指标，如均方误差（Mean Squared Error，简称MSE）。
根据验证集上的性能表现，选择使MSE最小的参数组合作为最终的模型参数。
支持向量机回归的参数选择方法涉及到核函数选择、惩罚参数C的确定和高斯核函数的超参数γ的选择。
支持向量机在回归问题中的应用
支持向量机在回归问题中的应用支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）是一种常用的机器学习算法，广泛应用于分类问题中。
然而，SVM同样适用于回归问题，其在回归任务中的应用也是非常有价值的。
一、回归问题简介回归问题是机器学习中的一类重要问题，其目标是预测连续型变量的值。
与分类问题不同，回归问题的输出是一个实数而非离散的类别。
例如，根据房屋的面积、地理位置等特征，预测房价就是一个典型的回归问题。
二、支持向量机回归原理SVM回归的基本思想是通过构建一个最优的超平面来拟合数据点。
与分类问题中的超平面不同，回归问题中的超平面是一个曲线或者曲面，其目标是使数据点尽可能地靠近该曲线或曲面。
在SVM回归中，我们需要定义一个损失函数，用于衡量预测值与真实值之间的误差。
常用的损失函数包括ε-insensitive损失函数和平方损失函数。
ε-insensitive损失函数允许一定程度的误差，而平方损失函数则更加严格。
为了得到最优的超平面，SVM回归引入了一个惩罚项，用于平衡模型的复杂度和拟合误差。
这个惩罚项可以通过调节超参数C来控制，C越大，模型越复杂，容易过拟合；C越小，模型越简单，容易欠拟合。
三、支持向量机回归的优点1. 鲁棒性强：SVM回归通过选择支持向量来进行拟合，对于异常值的影响较小。
这使得SVM回归在处理包含噪声的数据时表现出色。
2. 非线性拟合能力强：通过引入核函数，SVM回归可以处理非线性回归问题。
核函数将数据从原始空间映射到高维空间，使得数据在高维空间中线性可分。
3. 泛化能力强：SVM回归采用结构风险最小化原则进行模型选择，能够在训练集上获得较好的拟合效果的同时，保持对未知数据的良好泛化能力。
四、支持向量机回归的应用场景1. 房价预测：通过收集房屋的各种特征，如面积、地理位置、房龄等，可以利用SVM回归模型来预测房价。
2. 股票价格预测：通过收集股票的历史交易数据和相关指标，如成交量、市盈率等，可以利用SVM回归模型来预测股票价格的走势。
机器学习及其相关算法简介
机器学习及其相关算法简介机器学习是一种让计算机可以从数据中学习并改善性能的技术。
它可以帮助计算机自动完成某些任务，如图像识别、语音识别、自然语言处理等。
在机器学习中，有许多不同的算法用于处理不同类型的数据和问题。
本文将简要介绍一些常见的机器学习算法及其原理和应用。
一、监督学习算法监督学习是一种机器学习的方法，在这种方法中，我们提供给算法一组有标签的训练数据，然后让算法从中学习规律，以便在未来的数据中做出预测。
常见的监督学习算法包括线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机等。
1. 线性回归（Linear Regression）线性回归是一种用于预测连续型数据的监督学习算法。
它建立了自变量和因变量之间的线性关系，并可以用于预测未来的数值。
线性回归的应用范围非常广泛，包括经济学、工程学、医学等各个领域。
逻辑回归是一种用于预测二分类问题的监督学习算法。
它通过将线性方程的输出映射到一个概率范围内，来预测数据点所属的类别。
逻辑回归在医学诊断、市场营销、风险管理等领域有着广泛的应用。
3. 决策树（Decision Tree）决策树是一种用于分类和回归问题的监督学习算法。
它通过构建一个树状结构来表示数据的特征和类别之间的关系。
决策树可以帮助我们理解数据，并且在解释性和可解释性上有着很大的优势。
4. 支持向量机（Support Vector Machine）支持向量机是一种用于分类和回归问题的监督学习算法。
它通过将数据映射到一个高维空间来寻找一个最优的超平面，以实现分类或回归的目的。
支持向量机在文本分类、图像识别等领域有着广泛的应用。
1. K均值聚类（K-means Clustering）K均值聚类是一种用于将数据点分成不同组的无监督学习算法。
它通过迭代的方式找到使得组内数据点相似度最高，组间数据点相似度最低的聚类中心。
K均值聚类在市场分析、图像分割等领域有着广泛的应用。
2. 主成分分析（Principal Component Analysis）主成分分析是一种用于降维的无监督学习算法。
支持向量回归机PPT课件
2020/2/11
min R(w) 1/ 2(w w) C l (v i i*)
s.t.((
w
xi
)
b)
yi
i 1
i*
yi
((w
xi
)
b)
III. 当 ai 0andai* 0 ，可知 ii* 0 ， i yi f (xi ) 0 或 i* yi f (xi ) 0 即 yi f (xi) ，对应 xi 为非支持向量，管道内的向量。
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支持向量回归机算法
2020/2/11
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支持向量机与支持向量 回归机
SVM
H1 H H2
SVR
* 支持向量机是分类问题，寻求的 是一个最优超平面（函数g(x) ）将 两类样本点分的最开，最大间隔准 则（H1和H2之间间隔最大）是支 持向量机最佳准则。
* 支持向量回归机寻求的是一个线 性回归方程（函数y=g(x)）去拟合 所有的样本点，它寻求的最优超平 面不是将两类分得最开，而是使样 本点离超平面总方差最小。
构造线性硬 C SVR 超平面
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支持向量回归机算法
V SVR
在硬 SVR ， C SVR 中，需要事先确定参数 ，在某些情况下，选择合 适的 是困难的，引入自动计算 的 V SVR，在 C SVR 原问题的基础上引
入参数 v，得 V SVR 原始问题：
常用的支持向量回归机算法包括 硬 SVR 、C SVR 、V SVR .
2020/2/11
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支持向量回归机算法
请简述 SVM(支持向量机)的原理以及如何处理非线性问题。
请简述 SVM(支持向量机)的原理以及如何处理非线性问题。
支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种常用的机器学习算法，常用于分类和回归问题。
它的原理是基于统计学习理论和结构风险最小化原则，通过寻找最优超平面来实现分类。
SVM在处理非线性问题时，可以通过核函数的引入来将数据映射到高维空间，从而实现非线性分类。
一、SVM原理支持向量机是一种二分类模型，它的基本思想是在特征空间中找到一个超平面来将不同类别的样本分开。
具体而言，SVM通过寻找一个最优超平面来最大化样本间的间隔，并将样本分为两个不同类别。
1.1 线性可分情况在特征空间中，假设有两个不同类别的样本点，并且这两个类别可以被一个超平面完全分开。
这时候我们可以找到无数个满足条件的超平面，但我们要寻找具有最大间隔（Margin）的超平面。
Margin是指离超平面最近的训练样本点到该超平面之间距离之和。
我们要选择具有最大Margin值（即支持向量）对应的决策函数作为我们模型中使用。
1.2 线性不可分情况在实际问题中，很多情况下样本不是线性可分的，这时候我们需要引入松弛变量（Slack Variable）来处理这种情况。
松弛变量允许样本点处于超平面错误的一侧，通过引入惩罚项来平衡Margin和错误分类的数量。
通过引入松弛变量，我们可以将线性不可分问题转化为线性可分问题。
同时，为了防止过拟合现象的发生，我们可以在目标函数中加入正则化项。
1.3 目标函数在SVM中，目标函数是一个凸二次规划问题。
我们需要最小化目标函数，并找到最优解。
二、处理非线性问题SVM最初是用于处理线性可分或近似线性可分的数据集。
然而，在实际应用中，很多数据集是非线性的。
为了解决这个问题，SVM引入了核函数（Kernel Function）。
核函数可以将数据从低维空间映射到高维空间，在高维空间中找到一个超平面来实现非线性分类。
通过核技巧（Kernel Trick），SVM 可以在低维空间中计算高维空间中样本点之间的内积。
支持向量机的应用实例
支持向量机的应用实例1. 什么是支持向量机（SVM）？支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种常用的机器学习算法，经常被用于分类和回归问题。
SVM的基本思想是找到一个最优的超平面，将不同类别的数据点分开。
在支持向量机中，数据点被看作是一个n维空间中的向量，而分类的目标就是找到一个超平面，使得不同类别的数据点被最大间隔分开。
2. SVM的应用领域SVM在许多领域都有着广泛的应用。
下面将介绍几个典型的SVM应用实例。
2.1 文本分类在文本分类中，SVM可以用来自动将文本分成不同的类别。
例如，可以用SVM将新闻文章分成体育、娱乐、科技等类别。
SVM可以通过将文本表示为词袋模型或者TF-IDF等特征表示方法，然后训练一个分类器来实现文本分类。
这个过程可以分为以下几个步骤： - 数据预处理：对文本进行清洗、分词、去除停用词等处理。
- 特征提取：将文本转换成数值向量表示。
常用的方法有词袋模型、TF-IDF等。
- 训练模型：使用SVM算法训练一个分类器。
- 测试和评估：使用测试集对分类器进行评估，计算准确率、召回率等指标。
2.2 图像分类SVM也可以用于图像分类任务。
图像分类是指将图像分成不同的类别，例如人脸识别、物体识别等。
SVM可以通过提取图像的特征向量，然后利用这些特征向量进行分类。
常用的图像分类流程如下： - 数据预处理：对图像进行预处理，例如调整大小、灰度化等。
- 特征提取：提取图像的特征向量，可以使用灰度直方图、方向梯度直方图等方法。
- 训练模型：使用SVM算法训练一个分类器。
- 测试和评估：使用测试集对分类器进行评估，计算准确率、召回率等指标。
2.3 异常检测SVM还可以应用于异常检测，即通过训练一个SVM模型，可以检测出与其他样本不同的异常样本。
在异常检测中，SVM可以识别出那些与正常样本最不相似的样本。
常见的异常检测流程如下： - 数据预处理：对数据进行预处理，例如去除噪声、归一化等。
支持向量机支持向量机回归原理简述及其MATLAB实例
支持向量机支持向量机回归原理简述及其MATLAB实例支持向量机 (Support Vector Machine, SVM) 是一种在监督学习中应用广泛的机器学习算法。
它既可以用于分类问题（SVM），又可以用于回归问题（SVR）。
本文将分别简要介绍 SVM 和 SVR 的原理，并提供MATLAB 实例来展示其应用。
SVM的核心思想是找到一个最优的超平面，使得正样本和负样本之间的间隔最大化，同时保证误分类的样本最少。
这个最优化问题可以转化为一个凸二次规划问题进行求解。
具体的求解方法是通过拉格朗日乘子法，将约束优化问题转化为一个拉格朗日函数的无约束极小化问题，并使用庞加莱对偶性将原问题转化为对偶问题，最终求解出法向量和偏差项。
SVR的目标是找到一个回归函数f(x)，使得预测值f(x)和实际值y之间的损失函数最小化。
常用的损失函数包括平方损失函数、绝对损失函数等。
与SVM类似，SVR也可以使用核函数将问题转化为非线性回归问题。
MATLAB实例：下面以一个简单的数据集为例，展示如何使用MATLAB实现SVM和SVR。
1.SVM实例：假设我们有一个二分类问题，数据集包含两个特征和两类样本。
首先加载数据集，划分数据集为训练集和测试集。
```matlabload fisheririsX = meas(51:end, 1:2);Y=(1:100)';Y(1:50)=-1;Y(51:100)=1;randn('seed', 1);I = randperm(100);X=X(I,:);Y=Y(I);X_train = X(1:80, :);Y_train = Y(1:80, :);X_test = X(81:end, :);Y_test = Y(81:end, :);```然后，使用 fitcsvm 函数来训练 SVM 模型，并用 predict 函数来进行预测。
```matlabSVMModel = fitcsvm(X_train, Y_train);Y_predict = predict(SVMModel, X_test);```最后，可以计算分类准确度来评估模型的性能。
支持向量机PPT课件
给出。由 minw,b Φ(w,b;α) 得
ə Φ/ ə b=0 ⇒ ∑n i=1 αiyi=0 ə Φ/ ə w =0 ⇒ w=∑n i=1 αiyixi
.
16
于是得到对偶问题
这是一个二次规划 (QP) 问题
i的全局最大值总可以求得 W的计算
支持向量机
.
1
内容提要
§1 引言 §2 统计学习理论 §3 线性支持向量机 §4 非线性支持向量机 §5 支持向量回归 §6 支持向量聚类
.
2
§1 引言
一. SVM (Support Vector Machine)的历史
神经网络分类器，Bayes分类器等是基于大样本学习
的分类器。
Vapnik 等从1960年开始关于统计学习理论的研究。统 计学习理论是关于小样本的机器学习理论。
i ∊ {土1}
对于 (2-类) 分类, 建立一个函数:
f:Rn1 : 表示函数的参数
第1类
使得 f 能正确地分类未学习过的样本
.
第2类
6
二.期望风险与实验风险
期望风险最小化
Rf1 2yfxdP x,y
其中 x, y的联合概率 P(x, y) 是未知的
实验风险最小化
实验风险是由在训练集上测得的平均误差所确定的
.
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软件
关于 SVM 的实现可以在下列网址找到 /software.html
SVMLight 是最早的 SVM 软件之一 SVM 的各种 Matlab toolbox 也是可利用的 LIBSVM 可以进行多类别分类 CSVM 用于SVM分类 rSVM 用于SVM回归 mySVM 用于SVM分类与回归 M-SVM 用于SVM多类别分类
支持向量机(SVM)原理及应用概述
支持向量机（SVM ）原理及应用一、SVM 的产生与发展自1995年Vapnik(瓦普尼克)在统计学习理论的基础上提出SVM 作为模式识别的新方法之后，SVM 一直倍受关注。
同年，Vapnik 和Cortes 提出软间隔(soft margin)SVM ，通过引进松弛变量i ξ度量数据i x 的误分类(分类出现错误时i ξ大于0)，同时在目标函数中增加一个分量用来惩罚非零松弛变量(即代价函数)，SVM 的寻优过程即是大的分隔间距和小的误差补偿之间的平衡过程；1996年，Vapnik 等人又提出支持向量回归 (Support Vector Regression ，SVR)的方法用于解决拟合问题。
SVR 同SVM 的出发点都是寻找最优超平面(注：一维空间为点；二维空间为线；三维空间为面；高维空间为超平面。
)，但SVR 的目的不是找到两种数据的分割平面，而是找到能准确预测数据分布的平面，两者最终都转换为最优化问题的求解；1998年，Weston 等人根据SVM 原理提出了用于解决多类分类的SVM 方法(Multi-Class Support Vector Machines ，Multi-SVM)，通过将多类分类转化成二类分类，将SVM 应用于多分类问题的判断：此外，在SVM 算法的基本框架下，研究者针对不同的方面提出了很多相关的改进算法。
例如，Suykens 提出的最小二乘支持向量机 (Least Square Support Vector Machine ，LS —SVM)算法，Joachims 等人提出的SVM-1ight ，张学工提出的中心支持向量机 (Central Support Vector Machine ，CSVM)，Scholkoph 和Smola 基于二次规划提出的v-SVM 等。
此后，台湾大学林智仁(Lin Chih-Jen)教授等对SVM 的典型应用进行总结，并设计开发出较为完善的SVM 工具包，也就是LIBSVM(A Library for Support Vector Machines)。
如何使用支持向量机进行回归分析(五)
支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种常用的机器学习算法，主要用于分类问题。
然而，SVM也可以应用于回归分析。
在本文中，将介绍如何使用支持向量机进行回归分析，并讨论该方法的优缺点以及应用场景。
1. 支持向量机回归简介支持向量机回归是一种通过在样本空间中找到最大间隔超平面来进行回归分析的方法。
与分类问题不同，回归问题的目标是预测一个连续变量的数值而不是一个类别。
在支持向量机回归中，我们试图找到一个超平面，使得所有样本点到该超平面的距离之和最小。
这个距离可以通过损失函数来表示，常见的损失函数包括线性损失函数和平方损失函数。
2. 支持向量机回归的优点支持向量机回归具有以下优点：- 对于高维数据和非线性关系的拟合能力强。
支持向量机回归可以通过核函数将原始数据映射到高维空间，从而能够处理非线性关系。
- 对于异常值的鲁棒性好。
支持向量机回归的损失函数对异常值不敏感，能够有效地避免异常值对回归结果的影响。
- 泛化能力强。
支持向量机回归通过最大化间隔的方式来进行回归分析，能够有效地避免过拟合问题，具有较好的泛化能力。
3. 支持向量机回归的缺点然而，支持向量机回归也存在一些缺点：- 对于大规模数据的处理能力有限。
由于支持向量机回归需要对整个数据集进行训练，因此在处理大规模数据时往往会面临计算时间和内存消耗较大的问题。
- 对于参数的选择较为敏感。
支持向量机回归中需要选择合适的核函数以及调节一些参数，这对于不熟悉算法的人来说可能会比较困难。
4. 支持向量机回归的应用场景支持向量机回归适用于以下场景：- 高维数据集。
当数据集的维度较高时，支持向量机回归能够更好地拟合数据，从而提高回归的准确性。
- 非线性关系。
当数据集呈现出明显的非线性关系时，支持向量机回归能够通过核函数将数据映射到高维空间进行拟合。
- 异常值较多的数据集。
支持向量机回归对异常值不敏感，能够更好地处理含有大量异常值的数据集。
支持向量名词解释
支持向量名词解释
支持向量是支持向量机（Support Vector Machine，SVM）算法中的关键概念之一。
支持向量机是一种用于分类和回归分析的监督学习算法。
在SVM中，支持向量是训练数据中最靠近决策边界（或称为超平面）的样本点。
这个超平面将不同类别的数据分开，使得同一类别的数据点在超平面的同一侧。
支持向量机的目标是找到一个最优的超平面，使得支持向量到超平面的距离最大化。
具体来说，支持向量有以下特点：
1.距离超平面最近：支持向量是那些离超平面最近的数据点。
这是因为超平面的位置是由这些支持向量决定的。
2.决定超平面位置：支持向量决定了超平面的位置和方向。
改变支持向量的位置可能会影响超平面的位置。
3.对决策边界起关键作用：在SVM中，决策边界由支持向量确定。
它们决定了分类器的性能和边界的位置。
4.带有类别信息：支持向量不仅是最靠近超平面的点，而且它们还是训练数据中的关键点，决定了不同类别之间的分隔。
支持向量机通过优化问题找到一个最佳的超平面，使得支持向量到超平面的间隔最大化。
这种最大间隔的超平面更有可能对未知数据进行准确的分类。
总体而言，支持向量是支持向量机算法中的重要元素，它们在定义决策边界和优化分类器性能方面发挥着关键作用。
支持向量回归的主要内容
支持向量回归的主要内容
支持向量回归（Support Vector Regression, SVR）是一种监督学习算法，用于解决回归问题。
以下是支持向量回归的主要内容：
1.基本概念：支持向量回归使用支持向量机（SVM）的原理，通
过找到一个超平面来拟合训练数据，以最小化预测误差。
这个超平面被称为决策函数或回归函数。
2.间隔最大化：支持向量回归的目标是找到一个能够最大化间隔
的超平面。
间隔最大化意味着决策函数应该尽可能地远离训练数据中的样本点。
3.ε-不敏感：在支持向量回归中，引入了一个参数ε，称为
ε-不敏感。
当预测误差小于ε时，不会对模型的预测产生影响。
这个参数可以帮助控制模型对噪声的鲁棒性。
4.核函数：在支持向量回归中，使用核函数将输入空间映射到一
个更高维的特征空间，以便找到一个更好的决策函数。
常用的核函数有线性核、多项式核、径向基函数等。
5.软间隔：与硬间隔不同，软间隔允许一些样本点位于间隔的另
一侧，但会为它们分配一个较大的惩罚参数。
这使得模型更加灵活，能够更好地拟合训练数据。
6.参数选择：在支持向量回归中，需要选择合适的参数，如惩罚
参数C和ε-不敏感参数。
这些参数的选择对模型的性能和泛
化能力有很大影响。
通常使用交叉验证等方法来选择合适的参数。
总之，支持向量回归是一种基于支持向量机的回归算法，通过找到一个能够最大化间隔的超平面来拟合训练数据，以最小化预测误差。
它具有较好的鲁棒性和泛化能力，广泛应用于回归问题中。
支持向量机名词解释
支持向量机名词解释支持向量机（SVM）是一种常见的监督学习算法，在机器学习中得到广泛应用。
它被广泛认为是一种高效、准确和可靠的模型，尤其在处理分类问题时效果显著。
本文将简单介绍SVM的一些基本概念和术语，以便理解该算法的工作原理和实现过程。
1. 支持向量支持向量是指对于已知分类的数据集，对超平面（将两类数据分开的区域）有贡献的最小数据集。
换句话说，支持向量是在SVM分类器中最重要的训练样本，它们确定了分类器的位置。
2. 超平面超平面是将不同类别的数据样本分开的一条直线、曲线或者更高维的平面，可以理解为是分类器的决策边界。
在二维空间中，超平面可以表示为一条直线，而在更高维空间中，超平面可以表示为多条直线。
3. 核函数核函数是用来将低维特征空间中的数据映射到高维特征空间的一种技术。
由于在低维空间中可能存在不可分数据样本，但在高维空间中，则可以更容易地进行分类。
SVM算法中常用的核函数有线性核函数、多项式核函数和径向基函数（RBF）核函数等。
4. 松弛变量在SVM分类器中，有一些数据点可能很难完美地分到某一类，因此引入了松弛变量，这允许一些样本被分错。
松弛变量可以限制分类器的严格性，使其更适合实际应用场景。
5. C参数C参数是SVM模型中的一个重要参数，控制了松弛变量的程度，即分类器允许多少样本分类错误。
C值越大，分类器越严格，而C值越小，则分类器允许更多的松弛变量，允许分类器在某些情况下接受错误分类。
总之，支持向量机是一种十分重要的学习算法，在机器学习任务中有着广泛的应用，本文对其进行了简要介绍。
了解这些基本概念和术语可以帮助我们理解和应用SVM算法，提高建模和预测的准确性，为未来的研究提供便利。
《支持向量机》课件
优化算法
梯度下降法
优化算法使用梯度下降法来迭代更新 超平面的参数，使得分类器的分类效 果不断优化。在每次迭代中，算法计 算当前超平面的梯度并沿着负梯度的 方向更新参数。
核函数参数
对于非线性支持向量机，核函数的参数决定了数据映射到特征空间的复杂度。选择合适的核函数参数可以使分类 器更好地适应数据特性。常见的核函数参数包括多项式核的阶数和RBF核的宽度参数σ。
04
支持向量机的扩展与改进
多分类支持向量机
总结词
多分类支持向量机是支持向量机在多分类问题上的扩展，通过引入不同的策略，将多个分类问题转化 为二分类问题，从而实现对多类别的分类。
金融风控
用于信用评分、风险评估等金融领域。
02
支持向量机的基本原理
线性可分支持向量机
01
线性可分支持向量机是支持向量机的基本形式，用 于解决线性可分问题。
02
它通过找到一个超平面，将不同类别的数据点分隔 开，使得正例和反例之间的间隔最大。
03
线性可分支持向量机适用于二分类问题，且数据集 线性可分的情况。
计算效率高
支持向量机采用核函数技巧，可以在低维空间中 解决高维问题，从而减少计算复杂度。
支持向量机的应用场景
文本分类
利用支持向量机对文本数据进行分类，如垃 圾邮件识别、情感分析等。
生物信息学
支持向量机在基因分类、蛋白质功能预测等 方面具有重要价值。
图像识别
在图像分类、人脸识别等领域，支持向量机 也得到了广泛应用。
03
(完整版)支持向量回归机
3.3 支持向量回归机SVM 本身是针对经典的二分类问题提出的，支持向量回归机（Support Vector Regression ，SVR ）是支持向量在函数回归领域的应用。
SVR 与SVM 分类有以下不同：SVM 回归的样本点只有一类，所寻求的最优超平面不是使两类样本点分得“最开”，而是使所有样本点离超平面的“总偏差”最小。
这时样本点都在两条边界线之间，求最优回归超平面同样等价于求最大间隔。
3.3.1 SVR 基本模型对于线性情况，支持向量机函数拟合首先考虑用线性回归函数b x x f +⋅=ω)(拟合n i y x i i ,...,2,1),,(=，n i R x ∈为输入量，R y i ∈为输出量，即需要确定ω和b 。
图3-3a SVR 结构图 图3-3b ε不灵敏度函数惩罚函数是学习模型在学习过程中对误差的一种度量，一般在模型学习前己经选定，不同的学习问题对应的损失函数一般也不同，同一学习问题选取不同的损失函数得到的模型也不一样。
常用的惩罚函数形式及密度函数如表3-1。
表3-1 常用的损失函数和相应的密度函数损失函数名称损失函数表达式()i cξ% 噪声密度()i p ξε-不敏感i εξ1exp()2(1)i εξε-+拉普拉斯iξ1exp()2i ξ- 高斯212i ξ 21exp()22i ξπ-标准支持向量机采用ε-不灵敏度函数，即假设所有训练数据在精度ε下用线性函数拟合如图（3-3a ）所示，**()()1,2,...,,0i i ii i i i i y f x f x y i n εξεξξξ-≤+⎧⎪-≤+=⎨⎪≥⎩ （3.11）式中，*,i i ξξ是松弛因子，当划分有误差时，ξ，*i ξ都大于0，误差不存在取0。
这时，该问题转化为求优化目标函数最小化问题：∑=++⋅=ni i i C R 1**)(21),,(ξξωωξξω （3.12）式（3.12）中第一项使拟合函数更为平坦，从而提高泛化能力；第二项为减小误差；常数0>C 表示对超出误差ε的样本的惩罚程度。
支持向量机的回归函数
支持向量机的回归函数
支持向量机的回归函数是一种用于预测实数值输出的机器学习模型，其基本思想是在输入空间中找到一个超平面，使得其到最近的训练数据点的最小距离最大化（最小二乘回归）。
同时，支持向量机的回归函数使用核函数将原始输入空间映射到更高维的特征空间，以提高模型的泛化性能和拟合能力。
具体来说，支持向量机的回归函数由以下形式的优化问题定义：
$$\min_{w,b,\epsilon} \frac{1}{2} \|w\|^2 + C \sum_{i=1}^n \epsilon_i$$。
其中，$w$ 是超平面的法向量，$b$ 是偏移量，$\epsilon_i$ 是训练数据点 $i$ 的滞后变量（slack variable），$C$ 是正则化参数。
为了满足回归任务中的残差限制条件，我们需要将目标函数添加到以下限制条件：
$$y_i - w^T \phi(x_i) - b \leq \epsilon_i$$。
$$w^T \phi(x_i) + b - y_i \leq \epsilon_i$$。
$$\epsilon_i \geq 0 $$。
其中，$\phi(\cdot)$ 是一个将数据点映射到更高维特征空间的特征映射函数，$y_i$ 是数据点 $i$ 的输出值。
通过优化上述优化问题，我们可以找到最优的超平面，使得拟合到数据点的最小二乘误差最小化。
此外，支持向量机的回归函数还支持使用不同的核函数，例如线性核、多项式核和径向基函数核，以处理非线性回归问题。
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3．支持向量机（回归）3.1.1 支持向量机支持向量机（SVM ）是美国Vapnik 教授于1990年代提出的，2000年代后成为了很受欢迎的机器学习方法。
它将输入样本集合变换到高维空间使得其分离性状况得到改善。
它的结构酷似三层感知器，是构造分类规则的通用方法。
SVM 方法的贡献在于，它使得人们可以在非常高维的空间中构造出好的分类规则，为分类算法提供了统一的理论框架。
作为副产品，SVM 从理论上解释了多层感知器的隐蔽层数目和隐节点数目的作用，因此，将神经网络的学习算法纳入了核技巧范畴。
所谓核技巧，就是找一个核函数(,)K x y 使其满足(,)((),())K x y x y φφ=，代替在特征空间中内积(),())x y φφ（的计算。
因为对于非线性分类，一般是先找一个非线性映射φ将输入数据映射到高维特征空间，使之分离性状况得到很大改观，此时在该特征空间中进行分类，然后再返会原空间，就得到了原输入空间的非线性分类。
由于内积运算量相当大，核技巧就是为了降低计算量而生的。
特别， 对特征空间H 为Hilbert 空间的情形，设(,)K x y 是定义在输入空间n R 上的二元函数，设H 中的规范正交基为12(),(),...,(),...n x x x φφφ。
如果221(,)((),()),{}k k k k k K x y a x y a l φφ∞==∈∑，那么取1()()k k k x a x φφ∞==∑即为所求的非线性嵌入映射。
由于核函数(,)K x y 的定义域是原来的输入空间，而不是高维的特征空间。
因此，巧妙地避开了计算高维内积(),())x y φφ（所需付出的计算代价。
实际计算中，我们只要选定一个(,)K x y ，并不去重构嵌入映射1()()k k k x a x φφ∞==∑。
所以寻找核函数(,)K x y （对称且非负）就是主要任务了。
满足以上条件的核函数很多，例如可以取为d-阶多项式：(,)(1)d K x y x y =+，其中y 为固定元素。
可以取为径向函数：()22(,)exp ||||/K x y x y σ=-，其中y 为固定元素。
可以取为神经网络惯用的核函数：()12(,)tanh ()K x y c x y c =+，其中y 为固定元素。
一般地，核函数的存在性只依赖于如何寻找一个平方收敛的非负序列{}k a 。
这样的序列在2l 空间的正锥{}{}22|0,k k l a l a k +=∈≥∀中的序列都满足。
但哪一个最佳还有待于进一步讨论。
经验表明，分类问题对于核函数不太敏感。
当然，重新构造一个核函数也不是一个简单的事。
因此，实际操作中往往就在上述三类中挑出一个来使用就可以了。
支持向量机的结构示意图可以表示如下：图1 支持向量机结构示意图其中输入层是为了存贮输入数据，并不作任何加工运算；中间层是通过对样本集的学习，选择(,),1,2,3,...,i K x x i L =；最后一层就是构造分类函数1sgn((,))Li i i i y y a K x x b ==+∑整个过程等价于在特征空间中构造一个最优超平面。
支持向量机的作用之一就是分类。
根据分类的任务，可以划分为一分类，二分类以及多分类。
对于多类分类问题，可以用若干种手法将其分解为若干个二分类问题叠加。
因此，为了实现支持向量机分类的算法，我们只要针对二分类，从头来给出它的数学原理。
3.1.2 支持向量机分类的数学原理设样本集为{}{}(,)|;1,1,1,...,n i i i i x y x R y i I ∈∈-+=，我们的目的是寻找一个最优超平面H 使得标签为＋1 和－1的两类点不仅分开且分得间隔最大。
当在n 维欧几里德空间中就可以实现线性分离时，也即存在超平面将样本集按照标签－1与＋1分在两边。
由于超平面在n 维欧几里德空间中的数学表达式是一个线性方程 ,0w x b <>+=，其中，w 为系数向量，x 为n 维变量，,w x <>内积，b 为常数。
空间中点i x 到超平面L 的距离|,|(,)||||i i w x b d x L w <>+=。
欲使得(,)i d x H 最大，等价于21||||2w 最小。
于是，得到一个在约束条件下的极值问题21min ||||2(,)1,1,2,...,i i w y w x b i I⎧⎪⎨⎪<>+≥=⎩ 引入Lagrange 乘子12(,,...,)I αααα=，可以解得关于该参变量的方程121,1(),IIi iji j i j i i j Q y y x x αααα===-<>∑∑称之为Lagrange 对偶函数。
其约束条件为,10,0,1,2,...,Iiii i j yi I αα==≥=∑在此约束条件之下， 使得()Q α达到最大值的α的许多分量为0，不为0的i α 所对应的样本i x 就称为支持向量。
这就是支持向量的来历。
当在输入空间不能实现线性分离，假设我们找到了非线性映射φ将样本集{}{}(,)|;1,1,1,...,niiiix y x R y i I ∈∈-+=映射到高维特征空间H 中，此时我们考虑在H 中的集合{}{}((),)|;1,1,1,...,n i i i i x y x R y i I φ∈∈-+=的线性分类，即在H 中构造超平面，其权系数w 满足类似的极值问题。
由于允许部分点可以例外，那么可以引入松弛项，即改写为：211min ||||2(,)1,0,1,2,...,Lii ii i i w C y w x b i Iξξξ=⎧+⎪⎨⎪<>+≥-≥=⎩∑ 最终转化为一个二次型在约束条件下的二次规划问题：'''11min 20,0(,...,)(,...,)T T ID c y A C C αααααααα⎧+⎪⎨⎪=≤=≤=⎩ 其中，1(,...,)T I y y y =，(1,...,1)T c =--，()1,(,)i j i j i j I D K x x y y ≤≤=为矩阵。
(,)K x s 是核函数。
一分类问题是一个极端情形但却又是非常有用的，它可以表示为如下数学模型：设{}|,1,...,n i i x x R i I ∈=为空间n R 的有限观测点，找一个以a 为心，以R 为半径的包含这些点的最小球体。
因此，一分类是对于求一个化合物成分的最小包络曲面的最佳方法。
与前面完全相同的手法，设φ是由某个核函数(,)K x s 导出的从输入空间到特征空间中的嵌入映射，最后可以得到二次规划问题'''11min 20,0(,...,)(,...,)T T ID c y A C C αααααααα⎧+⎪⎨⎪=≤=≤=⎩其中，1(,...,)T I y y y =， (1,...,1)T c =--， ()1,(,)i j i j i j I D K x x y y ≤≤=为矩阵。
(,)K x s 是核函数。
此时111()(,)2(,)(,)L LLi i ijiji j i f x K x x K x x K x x ααα====-+∑∑∑此时几乎所有的点满足2()f x R ≤。
参数C 起着控制落在球外点的数目,变化区间为：1/1L C <<.3.1.3基于线性规划的SVM 分类由于分类问题的自然推理过程都会归结到二次规划求解，计算复杂度相对较高。
如果能将其简化为线性规划而且没有较大的误差， 那么计算量将急速减少。
于是提出了基于线性规划的SVM 分类。
此方法经过数学严格推理，是合理的（因为涉及泛函的知识较多，推理过程放在附录中）。
因此产生了基于线性规划一分类、二分类、多分类。
此处，我们仅给出基于线性规划的SVM 分类的最终形式：111min .(,),1,...,;1;,0Li i LLi i j j ii i i i C s t K x x j L ρξαρξααξ===⎧⎛⎫-+⎪⎪⎝⎭⎪⎪⎨⎪⎪≥-==≥⎪⎩∑∑∑解出α与ρ则得出决策函数1()(,)Li i j i f x K x x α==∑以及阈值。
参数C 控制着满足条件()f x ρ≥的样本数量。
特别核函数取为径向函数时，参数2σ越小，精度越高。
另外，要提醒注意的是，在求解大规模分类问题得SVM 算法实现时，需要以下辅助手段：停机准则：由于分类问题等价于求对偶问题在约束条件下的极值1111max (,)..0,0,1,2,...,L L Li i j i j i j i i j Li i i j y y K x x s t y C i L ααααα====⎧-⎪⎪⎨⎪=≤≤=⎪⎩∑∑∑∑ 而KKT 条件[(,())1]0()0,1,2,...,i i i i i i y w x b C i Lαφξαξ<>+-+=⎧⎨-==⎩ 是收敛的充分必要条件。
因此通过监控KKT 条件来得到停机条件110,0,1,2,...,1,0,((,))1,0,1,,Li i i j i Li i i i j ij i y C i L i y y K x x b C iC i αααααα==⎧=≤≤=⎪⎪⎪≥=∀⎧⎨⎪⎪+=<<∀⎨⎪⎪⎪≤=∀⎩⎩∑∑ 这个条件中的不等式不必严格成立，只要在一定误差条件下成立就可以用了。
选块算法＋分解法1. 给定参数0M >，0ε>， 0k =。
选取初始工作集0W T ⊂，记其对应的样本点的下标集为0J 。
令k W T ⊂第k 次更新的工作集，其对应的样本点的下标集为k J 。
2. 基于工作集k W T ⊂， 由优化问题1111max (,)..0,0,L L Li i j i j i j i i j Li i i k j y y K x x s t y C i J ααααα====⎧-⎪⎪⎨⎪=≤≤∈⎪⎩∑∑∑∑ 求出最优解ˆ{,}j k aj J ∈，构造 1(,...,)k k kL ααα=按照如下方式： ˆ,0,k jk k jkj J j J αα⎧∈⎪=⎨∉⎪⎩3. 如果k α已经在精度ε内满足停机准则，那么以此权系数构造决策函数即可。
否则继续下一步。
4. 在\k T W 中找出M 个最严重破坏条件11,0,((,))1,0,1,,i Li i i i j i j i i y y K x x b C i C iαααα=≥=∀⎧⎪+=<<∀⎨⎪≤=∀⎩∑ 加入k W 得出新的工作集1k W +，相应的下标集记为1k J +。
5． 重复2）－3），直到样本集耗完为止。
序列最小优化算法（SMO ）Input: the observed dataset {}11(,),...,(,)|,n l l i j S x y x y x R y R =∈∈, 输入精度要求0ε>及指定核函数(,)K x y ，初始化00α=，0k =。