資料探勘十大演算法——支援向量機SVM（五）：線性支援迴歸

阿新 • • 發佈：2019-01-09

首先感謝“劉建平pinard”的淵博知識以及文中詳細準確的推導！！！

支援向量機原理SVM系列文章共分為5部分：

（一）線性支援向量機

（二）線性支援向量機的軟間隔最大化模型

（三）線性不可分支援向量機與核函式

（四）SMO演算法原理

（五）線性支援迴歸

首先感謝“劉建平pinard”的淵博知識以及文中詳細準確的推導！！！支援向量機原理SVM系列文章共分為5部分：（一）線性支援向量機（二）線性支援向量機的軟間隔最大化模型（三）線性不可分支援向量機與核函式（四）SMO演算法原理（五）線性支援迴歸

首先感謝“劉建平pinard”的淵博知識以及文中詳細準確的推導！！！本文轉自“劉建平pinard”，原網址為：http://www.cnblogs.com/pinard/p/6097604.html。支援向量機原理SVM系列文章共分為5部分：（一）線性支援向量機

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前言由上節，線性可分SVM的學習模型為 min⁡ω,b12∣∣ω∣∣2s.t.1−yi(ω⋅xi+b)≤0\begin{aligned} \min_{\bm\omega, b} &\quad\frac{1}{2}||\bm\omega|

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學完到第三章——決策樹，python程式碼實現的僅是ID3演算法，sklearn為優化過的C4.5，這裡做一個詳細的總結包括（原理、程式碼、視覺化、scikit-learn實現），皆為親自實踐後的感悟。以下進入正文。早前簡單瞭解了決策樹的原理，然後為了儘快使用便沒有深究直

在2006年12月召開的 IEEE 資料探勘國際會議上（ICDM， International Conference on Data Mining），與會的各位專家選出了當時的十大資料探勘演算法（ top 10 data mining algorithms ），

第三個演算法終於算是稍有了解了，其實當你結合資料瞭解了它的實現原理後，你會發現確實很樸素。這裡對樸素貝葉斯演算法做一個介紹和總結，包括（原理、一個程式碼示例、sklearn實現），皆為親自實踐後的感悟，下面進入正文。原理：首先我們需要了解概率論的一些簡單知識：

參考：一、一個簡單的概率問題實驗：現在有A和B兩個硬幣，我們從這兩個硬幣中，隨機選取5次，做5組實驗，每組實驗內容是：丟擲所選的硬幣，記錄正反面。實驗資料如下：目標：根據所得到的實驗資料，分別求出硬幣A和B丟擲後正面向上的概率。根據古典概率的原

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概念在統計計算中，最大期望（EM）演算法是在概率（probabilistic）模型中尋找引數最大似然估計或者最大後驗估計的演算法，其中概率模型依賴於無法觀測的隱藏變數（Latent Variable）。最大期望經常用在機器學習和計算機視覺的資料聚類（Data Clust

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1 SVM的優點

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回顧上一篇已經講到了將找一個最好的分割超平面轉化為上面的公式並且用二次規劃來求解的問題。但是還是存在一個問題，這個演算法維度（w的維度）不是跟資料量相關的，而是跟資料內在的vc維度有關的，所以當