定义类之间的“裕度”——支持向量机寻求优化的标准。
万博1manbetx支持向量指的是识别分离超平面位置的训练观察的子集。针对二值分类问题，提出了标准的支持向量机算法，将多类问题简化为一系列二值分类问题。
| 类型的支持向量机 | 美世内核 | 描述 |
|---|---|---|
| 高斯或径向基函数 | \ (K (x_1、x_2) = \ exp \离开(- \压裂{\ | x_1——x_2 \ | ^ 2}{2 \σ^ 2}\)\) | 一班学习\（\sigma\）是内核的宽度 |
| 线性 | \ (K (x_1、x_2) = x_1 ^ {\ mathsf {T}} x_2 \) |
两个类的学习。 |
| 多项式 | \ (K (x_1、x_2) = \离开(x_1 ^ {\ mathsf {T}} x_2 + 1 \右)^{\ρ}\) |
ρ\ (\ \)多项式的阶数是多少 |
| 乙状结肠 | \ (K (x_1、x_2) = \双曲正切\离开(\ beta_ {0} x_1 ^ {\ mathsf {T}} x_2 + \ beta_ {1} \) \) |
它是一个只有\(\beta_{0}\)和\(\beta_{1}\)值的mercer内核 |
训练一个支持向量机对应万博1manbetx于解决一个问题二次优化拟合超平面的问题，使类之间的软边界最小化。变换特征的个数由支持向量的个数决定。万博1manbetx
重点:
- 万博1manbetx支持向量机在许多分类和回归任务中都取得了良好的性能。
- 虽然支持向量万博1manbetx机用于二进制分类，但您可以通过组合多个二进制分类器来构造多类支持向量机。
- 核函数使支持向量机更加灵活，能够处理非线性问题。
- 只需要从训练数据中万博1manbetx选择支持向量来构造决策曲面。一旦经过训练，其余的训练数据就不相关了，从而产生了适合于自动代码生成的模型的紧凑表示。
例子
万博1manbetx支持向量机还可以用于异常检测，方法是构造一个单类支持向量机，其决策边界使用离群阈值来确定一个对象是否属于“正常”类。在本例中，MATLAB根据离群值的目标分数作为参数将所有的例子映射到一个类，如下所示:fitcsvm（样本，个（…），‘异常分数’，…）。该图显示了一系列的分离超平面离群分数用于人工活动分类任务中的数据。
