SVM支持向量机预测作业PPT课件.pptx

"SVM支持向量机预测作业PPT课件" 本资源是一个关于支持向量机（SVM）的PPT课件，主要介绍了SVM的基本原理、分类和回归、线性可分和非线性可分、logistic sigmoid损失函数、泛化能力、支持向量机Margin、惩罚系数C等知识点。 SVM基本原理：支持向量机是一种监督学习算法，用于分类和回归任务。其主要思想是找到一个最佳的决策边界，使得不同类别的样本点之间的距离最大化。SVM可以分为两类：分类支持向量机（SVC）和回归支持向量机（SVR）。 分类支持向量机（SVC）：SVC的主要目标是找到一个最佳的决策边界，使得不同类别的样本点之间的距离最大化。SVC可以分为硬margin SVM和软margin SVM两类。硬margin SVM是指在训练数据中找到了一个决策边界，使得所有样本点都在决策边界的一侧。软margin SVM是指在训练数据中找到了一个决策边界，但是允许一些样本点在决策边界的另一侧。 支持向量机Margin：Margin是指支持向量机的决策边界和样本点之间的距离。Margin越大，说明支持向量机的泛化能力越强。 logistic sigmoid损失函数：logistic sigmoid损失函数是指在支持向量机中使用的损失函数之一。该函数可以将样本点的输出转换为概率值，以便于分类和回归任务。 泛化能力：泛化能力是指支持向量机在未知数据上的预测能力。支持向量机的泛化能力取决于其决策边界的位置和Margin的大小。 波士顿房价预测：波士顿房价预测是指使用支持向量机预测波士顿地区的房价。波士顿房价预测模型使用了CRIM、ZN、INDUS、CHAS、NOX、RM、AGE、DIS、RAD、TAX、PRTATIO、B、LSTAT和MEDV等特征变量。 惩罚系数C：惩罚系数C是指支持向量机中的惩罚项，用于惩罚支持向量机的过拟合问题。惩罚系数C越大，支持向量机越容易过拟合。 从上述知识点可以看出，本PPT课件对支持向量机的基本原理和应用进行了详细的介绍，对波士顿房价预测的实践应用进行了详细的展示。