支持向量机多维度函数拟合
时间: 2023-08-31 08:10:03 浏览: 153
支持向量机(Support Vector Machine)是一种用于多维度函数拟合的机器学习算法。它基于核函数的思想,将样本映射到高维特征空间中进行分类或回归。在支持向量机中,样本被认为是在一个高维空间中的点,分类的目标是找到一个超平面,使得不同类别的样本点能够被最大化地分开,并且离超平面最近的样本点称为支持向量。
支持向量机的多维度函数拟合可以通过将原始样本映射到高维特征空间,并在该空间中寻找一个超平面来实现。这个超平面可以将不同类别的样本点分割开,并且使得支持向量离超平面的距离最大化。通过使用核函数,支持向量机可以在高维特征空间中非线性地拟合数据。这意味着支持向量机不仅可以处理线性可分的数据,还可以处理线性不可分的数据。
在支持向量机拟合中,决策函数起着重要的作用。决策函数是通过计算支持向量和待分类样本之间的相似度,结合支持向量的权重和偏置项来预测样本的类别。具体而言,决策函数的形式可以表示为:Σi∈SV αik(x, xi) + b = y,其中i∈SV表示支持向量,αi表示支持向量的权重,k(x, xi)表示核函数的计算结果,b表示偏置项,y表示预测的类别。
总结来说,支持向量机可以通过核函数实现多维度函数拟合。它通过将样本映射到高维特征空间,并在该空间中寻找一个超平面来分割不同类别的样本点。决策函数则用于预测样本的类别,并且支持向量的权重和偏置项对决策函数的结果有重要影响。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [【补充知识】支持向量机和核函数](https://blog.csdn.net/weixin_55703970/article/details/127308800)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [支持向量机的rbf函数到底是怎么算的?](https://blog.csdn.net/weixin_38243001/article/details/119541539)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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