本文目錄一覽：

• 1、支持向量機(jī)的基本原理
• 2、支持向量機(jī)原理
• 3、什么是最小二乘支持向量機(jī)
• 4、支持向量機(jī)算法原理

支持向量機(jī)的基本原理

1、支持向量機(jī)（SVM）——svm原理并不難理解，其可以歸結(jié)為一句話，就是最大化離超平面最近點(diǎn)（支持向量）到該平面的距離。

2、支持向量機(jī)算法原理介紹如下：支持向量機(jī)（Support Vector Machine，簡(jiǎn)稱SVM）是一種廣泛應(yīng)用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，主要用于解決支持向量機(jī)（Support Vector Machine，簡(jiǎn)稱SVM）是一種廣泛應(yīng)用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，主要用于解決二分類問題。

3、支持向量機(jī)的基本原理：將數(shù)據(jù)進(jìn)行分類是機(jī)器學(xué)習(xí)中的一項(xiàng)常見任務(wù)。 假設(shè)某些給定的數(shù)據(jù)點(diǎn)各自屬于兩個(gè)類之一，而目標(biāo)是確定新數(shù)據(jù)點(diǎn)將在哪個(gè)類中。

4、支持向量機(jī)的計(jì)算原理復(fù)雜，但對(duì)其通俗地理解并不復(fù)雜，只需要知道其需要求解出‘空間平面’，該‘空間平面’可以把不同的標(biāo)簽項(xiàng)(因變量Y)類別特別明顯的劃分開即可。

5、這就是線性可分條件下支持向量機(jī)的對(duì)偶算法。這樣做的優(yōu)點(diǎn)在于：一是原問題的對(duì)偶問題往往更容易求解，二者可以自然的引入核函數(shù)，進(jìn)而推廣到非線性分類問題。

支持向量機(jī)原理

支持向量機(jī)（SVM）——svm原理并不難理解，其可以歸結(jié)為一句話，就是最大化離超平面最近點(diǎn)（支持向量）到該平面的距離。

支持向量機(jī)的基本原理：將數(shù)據(jù)進(jìn)行分類是機(jī)器學(xué)習(xí)中的一項(xiàng)常見任務(wù)。 假設(shè)某些給定的數(shù)據(jù)點(diǎn)各自屬于兩個(gè)類之一，而目標(biāo)是確定新數(shù)據(jù)點(diǎn)將在哪個(gè)類中。

支持向量機(jī)是一種監(jiān)督模式識(shí)別和機(jī)器學(xué)習(xí)方法，采用最大分類間隔準(zhǔn)則實(shí)現(xiàn)有限訓(xùn)練樣本情況下推廣能力的優(yōu)化。通過核函數(shù)間接實(shí)現(xiàn)非線性分類或函數(shù)回歸，支持向量機(jī)通常簡(jiǎn)寫作SVM。

支持向量機(jī)的計(jì)算原理復(fù)雜，但對(duì)其通俗地理解并不復(fù)雜，只需要知道其需要求解出‘空間平面’，該‘空間平面’可以把不同的標(biāo)簽項(xiàng)(因變量Y)類別特別明顯的劃分開即可。

至此，我們便得到了一個(gè)maximum margin hyper plane classifier，這就是所謂的支持向量機(jī)(Support Vector Machine)。

什么是最小二乘支持向量機(jī)

1、最小二乘法是一種數(shù)學(xué)優(yōu)化技術(shù)，它通過最小化誤差的平方和尋找數(shù)據(jù)的最佳函數(shù)匹配。其詳細(xì)內(nèi)容如下：最小二乘法的原理：最小二乘法的基本原理是通過最小化實(shí)際數(shù)據(jù)和理論模型之間的誤差平方和來找到最佳的擬合參數(shù)。

2、最小二乘法（又稱最小平方法）是一種數(shù)學(xué)優(yōu)化技術(shù)。它通過最小化誤差的平方和尋找數(shù)據(jù)的最佳函數(shù)匹配。利用最小二乘法可以簡(jiǎn)便地求得未知的數(shù)據(jù)，并使得這些求得的數(shù)據(jù)與實(shí)際數(shù)據(jù)之間誤差的平方和為最小。

3、SVM在量化投資中的應(yīng)用主要是進(jìn)行金融時(shí)序數(shù)列的預(yù)測(cè)。根據(jù)基于支持向量機(jī)的時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型，先由訓(xùn)練樣本對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練和完備，然后將時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)并輸出預(yù)測(cè)結(jié)果。

4、優(yōu)化問題 最小二乘法可以應(yīng)用于某些優(yōu)化問題的求解。例如，在最小二乘支持向量機(jī)（LSSVM）中，通過最小化模型預(yù)測(cè)值和實(shí)際標(biāo)記之間的誤差平方和，有助于找到最優(yōu)的超平面來進(jìn)行分類任務(wù)。

支持向量機(jī)算法原理

1、支持向量機(jī)（SVM）——svm原理并不難理解，其可以歸結(jié)為一句話，就是最大化離超平面最近點(diǎn)（支持向量）到該平面的距離。

2、當(dāng)數(shù)據(jù)未被標(biāo)記時(shí)，不能進(jìn)行監(jiān)督式學(xué)習(xí)，需要用非監(jiān)督式學(xué)習(xí)，它會(huì)嘗試找出數(shù)據(jù)到簇的自然聚類，并將新數(shù)據(jù)映射到這些已形成的簇。

3、支持向量機(jī)方法的基本思想是：定義最優(yōu)線性超平面，并把尋找最優(yōu)線性超平面的算法歸結(jié)為求解一個(gè)凸規(guī)劃問題。

4、中文名叫支持向量機(jī)。SVM是一個(gè)面向數(shù)據(jù)的分類算法，它的目標(biāo)是為確定一個(gè)分類超平面，從而將不同的數(shù)據(jù)分隔開。

5、SVM是一種有監(jiān)督的學(xué)習(xí)方法，主要針對(duì)小樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)、分類和預(yù)測(cè)，類似的根據(jù)樣本進(jìn)行學(xué)習(xí)的方法還有決策樹歸納算法等。

6、之所以叫作支持向量機(jī)，是因?yàn)樵撍惴ㄗ罱K訓(xùn)練出來的模型，由一些支持向量決定。所謂的支持向量，也就是能夠決定最終模型的向量。SVM算法最初是用來解決二分類問題的，而在這個(gè)基礎(chǔ)上進(jìn)行擴(kuò)展，也能夠處理多分類問題以及回歸問題。