目次
サポート ベクター マシン SVM の詳細な原理
SVM の定義
SVM 理論
Libsvm ツールボックスの詳細な説明
はじめに
パラメーターの説明
エラーと一般的な問題
完全なコードとデータのダウンロード リンク:
SVM に基づくリモート センシング画像の分類と認識、サポート ベクターに基づくリモート センシング画像の分類と認識マシン SVM (完全なコード、完全なデータ)_画像マッチングの SVM 多分類問題リソース - CSDN ライブラリ https://download.csdn.net/download/abc991835105/88217968
SVM アプリケーションの例、サポート ベクターに基づく試薬ストリップ画像の自動認識マシン SVM
コード
の結果 分析の
見通し
サポートベクターマシンSVMの詳細な原理
SVMの定義
サポート ベクター マシン (SVM) は 2 分類モデルです。その基本モデルは特徴空間上の最大間隔で定義された線形分類器です。最大間隔によりパーセプトロンとは異なります。SVM にはカーネル技術も含まれています。本質的に非線形の分類器。SVM の学習戦略は区間を最大化することであり、これは凸二次計画法を解く問題として形式化でき、これは正則化ヒンジ損失関数の最小化問題とも等価です。SVMの学習アルゴリズムは、凸二次計画法を解くための最適化アルゴリズムです。
(1) サポート ベクター マシン (SVM) は、データに対して 2 つの分類を実行する一般化線形分類器であり、その分類境界は学習サンプルを解く最大区間超平面です。
(2) SVM は、ヒンジ損失関数を使用して経験的リスクを計算し、解系に正則化項を追加して構造リスクを最適化する、スパース性とロバスト性を備えた分類器です。
(3) SVM はカーネル機能を導入することで非線形分類を行うことができます。