《支持向量机算法》课件

支持向量机算法支持向量机算法是一种强大的分类器，利用最优超平面和核函数解决线性可分和线性不可分的问题简介支持向量机分类器最优超平面利用超平面将不同类别的数据分开寻找可以最好地分类数据的超平面核函数用于处理线性不可分的数据，将其映射到高维空间支持向量机分类器概念介绍线性可分12使用超平面将数据分类成不同的类别数据可以用一个超平面完全分开线性不可分分类器的构建34数据无法用一个直线或平面分开利用训练数据生成最优超平面最优超平面定义1能够最好地分类数据的超平面意义2决定数据的分类边界最优超平面的求解3利用拉格朗日乘子法求解核函数概念介绍多项式核函数径向基核函数将数据映射到高维空间以处理线通过多项式映射将数据映射到高将数据映射到无穷维空间，常用性不可分的情况维空间于非线性问题支持向量机算法的应用图像识别文本分类生物信息学利用支持向量机进行图像分支持向量机可以用于情感分应用于生物序列分析和基因类和对象识别析和文本分类任务表达的预测总结支持向量机算法优缺发展前景推荐阅读123点在机器学习和数据挖掘领《支持向量机导论》by强大的分类性能，但处理域仍有很大的发展前景Cristianini and大规模数据较慢Shawe-Taylor。