支持向量机算法

① 机器学习里面最难懂的算法是什么是支持向量机吗一般什么情况下会适用svm

有现成的库啊。你看看sk learn这个，里面有自带数据集和算法，使用很方便。里面支持向量机分为支持向量机回归SVR和支持向量机分类SVC

② SPSS 软件中包含支持向量机算法(SVM)吗

你可以去林智仁老师的网站看看，那个libsvm还是很好用的，跟许多软件有接口的，但我没看到跟spss有接口

③ 支持向量机算法是基于监督的还是基于半监督的

分类作为数据挖掘领域中一项非常重要的任务，它的目的是学会一个分类函数或分类模型(或者叫做分类器)，而支持向量机本身便是一种监督式学习的方法。

引自CSDN：网页链接

④ 逻辑回归、决策树、支持向量机算法三巨头

逻辑回归、决策树、支持向量机算法三巨头
1 逻辑回归
首先逻辑回归是线性回归衍生过来的，假设在二维空间上，本质上还是一条线，那么在三维空间，他就是一个平面。把数据分成两边，就是直的不能再直的一条线或者一个平面。那么假设现在我们有两个变量，就是图中这两个变量，为什么假设y=1是坏客户的话，根据图中可以看到，单个变量的划分并不可以把两种类型的客户分的很好，要两个变量相互作用，假设x1为查询次数，x2为在还贷款笔数，那可以看到当x1小以及x2比较小的时候，那么客户肯定在左下角的地方，那么当他其中一项比较高的时候就会趋于右上角，x1 x2都高的时候，就是越过分割线，落于分割线的上方了。这里我们可以看到，x1 x2是两个有趋势性的变量才可以达到这种这么好的一个分类效果。

那么现在假设数据是以下这种：

可以看到变量的趋势跟y的分类没有什么关系的时候，这时候逻辑回归就显得很鸡肋，分的效果一点都不好。
2 决策树
决策树。刚才说的是逻辑回归是一条直到不能再直的直线或者平面，那么决策树就是一条会拐弯，但是不能有角度的，永远直行或者90度拐的直线或者面，看下图，你可以理解为决策树就是一条贪吃蛇，他的目标就是把好坏客户分的很清晰明了，要是贪吃蛇过分的贪吃就会造成过拟合，那么过拟合是啥，就是你问你喜欢的妹纸，妹纸你喜欢什么样的男生，妹纸说，我喜欢长的好看的，帅气，温柔体贴，会做饭的，巴拉巴拉一大堆，足足100多条，然后你实在太喜欢妹纸，所以按照她的要求，到头来你真的跟妹纸在一起了，妹纸说，其实我只要你长得好看就可以了，其他的100多条都是无所谓的。拉回来决策树，决策树适应的数据假设像逻辑回归那种数据的话，其实按照决策树的这种贪吃蛇的方式其实还是很难分的，所以决策树适用的数据是变量与因变量呈现一个u型分布的数据，就是两头是一类，单峰聚集了另外一类数据。你在变量特征分析的，看到变量都是呈现这种趋势的，你就要暗喜了，老子要用决策树立功了！！！

3 支持向量机
支持向量机，要是没有数学基础的人看支持向量机的把低维的数据转化成高维可以在高维空间分类的算法这句话时候估计是一脸懵逼，我以前也是很懵逼，这到底是啥，我们以只有两个变量的举个例子，譬如你现在相区分一群客户的好坏，这时候就给出这群人的两个变量，查询次数和贷款次数，然后这时候你通过某些什么开方啊，幂次数，取对数的方式啊，你刚好拟合除了三元方程，这条方程你把身高体重的数据输进去，算出来的第三个未知数在这条方程里面的，就是男的，在这方程里面就算女的，这样子可能你不是很清楚，请看下图

刚才我们把数据丢进入，支持向量机帮我们这份数据拟合了这个圆，把这两类数据分的像图中的这样子很好，那么这时候我们需要这条圆的方程，产生变量的运用口径，这条方程是：
25=(x-5)2+(y-5)2那么这时候当贷款次数和查询次数分别减5再2次幂的时候如果数小于25那么就是好客户，假设大于25就是坏客户。支持向量机是在除了变量所有的维度之外又给了他一个维度之后，把拟合的方程再投放在原来的维度空间。支持向量机可以适用的数据那么就是在你用决策树和逻辑回归走投无路的时候就可以用支持向量机了，但是就像我们刚才得出这道方程一样，出来的变量口径是没有逻辑的，他可能要变量开方，取对数，假设你这模型要跟业务去解释的时候，我就不知道你要想多少套路了。

⑤ 什么是支持向量机（SVM）以及它的用途

SVM - support vector machine, 俗称支持向量机，为一种supervised learning算法，属于classification的范畴。在数据挖掘的应用中，与unsupervised的Clustering相对应和区别。

广泛应用于机器学习(Machine Learning), 计算机视觉(Computer Vision) 和数据挖掘(Data Mining)当中。

假设要通过三八线把实心圈和空心圈分成两类，那么有无数多条线可以完成这个任务。在SVM中，寻找一条最优的分界线使得它到两边的margin都最大。

(5)支持向量机算法扩展阅读：

SVM 的优点

1、高维度：SVM 可以高效的处理高维度特征空间的分类问题。这在实际应用中意义深远。比如，在文章分类问题中，单词或是词组组成了特征空间，特征空间的维度高达 10 的 6 次方以上。

2、节省内存：尽管训练样本点可能有很多，但 SVM 做决策时，仅仅依赖有限个样本（即支持向量），因此计算机内存仅仅需要储存这些支持向量。这大大降低了内存占用率。

3、应用广泛：实际应用中的分类问题往往需要非线性的决策边界。通过灵活运用核函数，SVM 可以容易的生成不同的非线性决策边界，这保证它在不同问题上都可以有出色的表现（当然，对于不同的问题，如何选择最适合的核函数是一个需要使用者解决的问题）。

⑥ svm支持向量机算法在哪本书里面有讲到

《机器学习》《机器学习实战》《机器学习基础教程》都讲了

⑦ 如何使用支持向量机进行数据分析

支持向量机算法在处理不平衡样本数据时,其分类器预测具有倾向性.样本数量多的类别,其分类误差小,而样本数量少的类别,其分类误差大.本文针对这种倾向性问题,在分析其产生原因的基础上,提出了基于遗传交叉运算的改进方法.对于小类别训练样本,利用交叉运算产生新的样本,从而补偿了因训练数据类别大小差异而造成的影响.基于UCI标准数据集的仿真实验结果表明,改进方法比标准支持向量机方法具有更好的分类准确率.

⑧ 请高人指点！什么是支持向量机（SVM）其本质原理是什么

支持向量机SVM ( Support Vector Machines)是由Vanpik领导的AT&TBell实验室研究小组
在1963年提出的一种新的非常有潜力的分类技术, SVM是一种基于统计学习理论的模式识别方法，主要应用于模式识别领域.由于当时这些研究尚不十分完善,在解决模式识别问题中往往趋于保守,且数学上比较艰涩,因此这些研究一直没有得到充的重视.直到90年代,一个较完善的理论体系—统计学习理论 ( StatisticalLearningTheory,简称SLT) 的实现和由于神经网络等较新兴的机器学习方法的研究遇到一些重要的困难,比如如何确定网络结构的问题、过学习与欠学习问题、局部极小点问题等,使得SVM迅速发展和完善,在解决小样本 、非线性及高维模式识别问题中表现出许多特有的优势,并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中.从此迅速的发展起来，现在已经在许多领域（生物信息学，文本和手写识别等）都取得了成功的应用。
SVM的关键在于核函数，这也是最喜人的地方。低维空间向量集通常难于划分，解决的方法是将它们映射到高维空间。但这个办法带来的困难就是计算复杂度的增加，而核函数正好巧妙地解决了这个问题。也就是说，只要选用适当的核函数，我们就可以得到高维空间的分类函数。在SVM理论中，采用不同的核函数将导致不同的SVM算法

它是一种以统计学理论为基础的，以结构风险最小化的学习机学习方法，要优于神经网络学习，以上是摘自本人的毕业设计，如需转载，请通知本人

⑨ 感知机算法和支持向量机算法一样吗

f(x) = ∑(n≥1)[nx^(n+1)]/(n+1)!，x∈R，
逐项求导，得
f'(x) = ∑(n≥1)(x^n)/(n-1)!
= x*∑(n≥1)[x^(n-1)]/(n-1)!
= x*e^x，x∈R，
积分，得
f(x) = ……，
再令 x=1

⑩ 基于支持向量机的多分类算法有哪些

作为一种新兴的机器学习方法,基于统计学习理论的支持向量机,最初是用来解决二类分类问题的。对于实际中主要遇到的多类分类问题,目前常用的两大类改进推广方法为＂分解—重组＂法和＂直接求解＂法。