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SVM 方法步骤彭海娟 2010-1-29看了一些文档和程序，大体总结出SVM 的步骤，了解了计算过程，再看相关文档就比较容易懂了。
1. 准备工作1) 确立分类器个数一般都事先确定分类器的个数，当然，如有必要，可在训练过程中增加分类器的个数。
分类器指的是将样本中分几个类型，比如我们从样本中需要识别出：车辆、行人、非车并非人，则分类器的个数是3。
分类器的个数用k2) 图像库建立SVM 方法需要建立一个比较大的样本集，也就是图像库，这个样本集不仅仅包括正样本，还需要有一定数量的负样本。
通常样本越多越好，但不是绝对的。
设样本数为S3) ROI 提取对所有样本中的可能包含目标的区域（比如车辆区域）手动或自动提取出来，此时包括正样本中的目标区域，也包括负样本中类似车辆特征的区域或者说干扰区域。
4) ROI 预处理包括背景去除，图像滤波，或者是边缘增强，二值化等预处理。
预处理的方法视特征的选取而定。
5) 特征向量确定描述一个目标，打算用什么特征，用几个特征，给出每个特征的标示方法以及总的特征数，也就是常说的特征向量的维数。
对于车辆识别，可用的特征如：车辆区域的灰度均值、灰度方差、对称性、信息熵、傅里叶描述子等等。
设特征向量的维数是L 。
6) 特征提取确定采取的特征向量之后，对样本集中所有经过预处理之后的ROI 区域进行特征提取，也就是说计算每个ROI 区域的所有特征值，并将其保存。
7) 特征向量的归一化常用的归一化方法是：先对相同的特征（每个特征向量分别归一化）进行排序，然后根据特征的最大值和最小值重新计算特征值。
8) 核的选定SVM 的构造主要依赖于核函数的选择，由于不适当的核函数可能会导致很差的分类结果，并且目前尚没有有效的学习使用何种核函数比较好，只能通过实验结果确定采用哪种核函数比较好。
训练的目标不同，核函数也会不同。
核函数其实就是采用什么样的模型描述样本中目标特征向量之间的关系。
如常用的核函数：Gauss 函数21),(21x x x p e x x k --=对样本的训练就是计算p 矩阵，然后得出描述目标的模板和代表元。
SVM实验报告1. 背景支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种常用的机器学习算法，广泛应用于分类问题，特别是二分类问题。
SVM的基本思想是通过找到一个最优超平面，将不同类别的样本分开。
该算法在模式识别、图像分割、文本分类等领域都有较好的性能。
2. 分析2.1 数据集本次实验使用了鸢尾花数据集（Iris Dataset），该数据集是机器学习中应用非常广泛的数据集之一，包含了三种不同的鸢尾花（Setosa、Versicolor、Virginica）的样本，每类样本50个。
2.2 SVM算法SVM算法的核心在于寻找一个最优的超平面，使得不同类别的样本点到超平面的距离最大化。
其决策函数可以表示为：f(x)=sign(w T x+b)其中，w是超平面的法向量，b是超平面的截距。
SVM算法通过构建拉格朗日函数并求解对偶问题，可以得到超平面的参数。
2.3 实验步骤本次实验的具体步骤如下：1.加载数据集：使用机器学习库中的函数加载鸢尾花数据集。
2.数据预处理：对数据进行标准化处理，以便提高模型的训练效果。
3.划分训练集和测试集：将数据集划分为训练集和测试集，用于模型的训练和评估。
4.训练模型：使用训练集对SVM模型进行训练。
5.模型评估：使用测试集对训练好的模型进行评估。
6.结果分析：根据评估结果对模型进行分析，并提出相应的建议。
3. 结果经过实验，得到了以下结果：1.样本标准化前的准确率为82%，样本标准化后的准确率提升到96%。
2.在训练集上的准确率高于测试集，表明模型存在轻微的过拟合。
3.SVM模型在鸢尾花数据集上表现良好，能够对三种鸢尾花进行有效分类。
4. 建议根据实验结果，可以针对模型的性能提出以下建议：1.考虑增加更多的训练样本，以减小模型的过拟合现象。
2.尝试调整超参数，如正则化参数C和核函数参数等，以提高模型的泛化能力。
3.可以尝试使用其他优化算法，如随机梯度下降法等，以加快模型的训练速度。
基于HOG+SVM的图像分类系统的设计与实现姜经纬;程传蕊【摘要】Image classification has high practical value in the industrial, medical, reconnaissance, driving and other fields.We want to design an image classification system through the analysis of image classification technology, the idea of software engineering, HOG+SVM and OpenCV.After testing, the system interface is simple, with easy and stable operation, and you can accurately classify image, access to image information.%图像分类在工业、医疗、勘测、驾驶等领域都有较高的实用价值,通过分析图像分类技术,采用软件工程思想,基于HOG+SVM和OpenCV,设计实现一个图像分类系统. 经测试,本系统界面简洁,操作简单,运行稳定,可以准确地进行图像分类,获取图像信息.【期刊名称】《漯河职业技术学院学报》【年(卷),期】2017(016)002【总页数】4页(P46-49)【关键词】图像分类;HOG特征;SVM分类器【作者】姜经纬;程传蕊【作者单位】沈阳航空航天大学, 辽宁沈阳 110000;漯河职业技术学院, 河南漯河462000【正文语种】中文【中图分类】TP391.41随着互联网、电子技术、成像技术的快速发展，数字图像已成为一种重要的信息表达方式。
从日常生活中的图像广告、二维码到医学研究的显微图像，从卫星中的遥感图像到精密的指纹检测，人类无时无刻都在和图像打着交道。
SVM的常用多分类算法概述SVM是一种经典的机器学习算法，常用于二分类问题。
然而，通过一些技巧和扩展，SVM也可以用于解决多分类问题。
本文将概述一些常用的SVM多分类算法。
1. One-vs-One (OvO) 方法：OvO 是一种常见的SVM多分类方法。
它的思想是，对于每对类别，训练一个二分类SVM模型。
然后，通过投票或者计算置信度来选择最终的分类结果。
这种方法的优点是分类器之间的训练数据更少，计算速度较快。
然而，对于有大量类别的问题，训练时间可能会很长。
2. One-vs-Rest (OvR) 方法：OvR 是另一种常见的SVM多分类方法。
它的思想是，对于每个类别，训练一个二分类SVM模型，该模型将该类别作为正例，将其他类别作为负例。
然后，通过比较这些二分类模型的置信度来选择最终的分类结果。
这种方法的优点是训练速度较快，特别适用于具有大量类别的问题。
然而，分类器之间的训练数据不平衡可能会导致结果不准确。
4. Directed Acyclic Graph (DAG) 方法：DAG 是一种基于有向无环图的SVM多分类方法。
它的思想是，将多类别问题转化为多个二分类子问题，并通过有向无环图连接这些子问题。
然后，通过在整个图上使用动态规划来选择最优路径，该路径对应于最终的分类结果。
这种方法的优点是可以处理复杂的类别关系和类别不平衡问题。
然而，构建和优化DAG可能比较困难。
5. Kernel Trick 方法：Kernel Trick 是一种将低维特征空间映射到高维特征空间的技术。
在多分类问题中，可以使用Kernel Trick来扩展SVM模型。
通过引入多个核函数或组合多个模型，可以构建更复杂的决策边界来处理多类别问题。
这种方法的优点是可以灵活地处理不同类型的数据和问题。
然而，选择合适的核函数和模型组合可能需要一定的经验和调试。
总之，SVM可以通过多种方法来解决多分类问题。
选择适当的方法取决于数据的特点和问题的复杂性。
【python数据挖掘课程】⼆⼗七.基于SVM分类器的红酒数据分析⼀.SVM基础概念⼆.S。
这是《Python数据挖掘课程》系列⽂章，前⾯很多⽂章都讲解了分类、聚类算法，这篇⽂章主要讲解SVM分类算法，同时讲解如何读取TXT ⽂件数据并进⾏数据分析及评价的过程。
⽂章⽐较基础，希望对你有所帮助，提供些思路，也是⾃⼰教学的内容。
推荐⼤家购买作者新书《Python⽹络数据爬取及分析从⼊门到精通（分析篇）》，如果⽂章中存在错误或不⾜之处，还请海涵。
⽬录：⼀.SVM基础概念⼆.SVM基本使⽤⽅法三.TXT红酒数据集预处理四.SVM分析红酒数据五.代码优化五年来写了314篇博客，12个专栏，是真的热爱分享，热爱CSDN这个平台，也想帮助更多的⼈，专栏包括Python、数据挖掘、⽹络爬⾍、图像处理、C#、Android等。
现在也当了两年⽼师，更是觉得有义务教好每⼀个学⽣，让贵州学⼦好好写点代码，学点技术，"师者，传到授业解惑也"，提前祝⼤家新年快乐。
2019我们携⼿共进，为爱⽽⽣。
前⽂参考：⼀.SVM基础概念⽀持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）是常见的⼀种判别⽅法。
在机器学习领域，是⼀个有监督的学习模型，通常⽤来进⾏模式识别、分类以及回归分析。
该算法的最⼤特点是根据结构风险最⼩化准则，以最⼤化分类间隔构造最优分类超平⾯来提⾼学习机的泛化能⼒，较好地解决了⾮线性、⾼维数、局部极⼩点等问题。
由于作者数学推算能⼒不太好，同时SVM原理也⽐较复杂，所以SVM算法基础知识推荐⼤家阅读CSDN博客著名算法⼤神“JULY”的⽂章《⽀持向量机通俗导论（理解SVM的三层境界）》，这篇⽂章由浅⼊深的讲解了SVM算法，⽽本⼩节作者主要讲解SVM的⽤法。
SVM分类算法的核⼼思想是通过建⽴某种核函数，将数据在⾼维寻找⼀个满⾜分类要求的超平⾯，使训练集中的点距离分类⾯尽可能的远，即寻找⼀个分类⾯使得其两侧的空⽩区域最⼤。
1、数据分类算法基本原理数据分类是数据挖掘中的一个重要题目。
数据分类是指在已有分类的训练数据的基础上，根据某种原理，经过训练形成一个分类器；然后使用分类器判断没有分类的数据的类别。
注意，数据都是以向量形式出现的，如<0.4, 0.123, 0.323,…>。
支持向量机是一种基于分类边界的方法。
其基本原理是（以二维数据为例）：如果训练数据分布在二维平面上的点，它们按照其分类聚集在不同的区域。
基于分类边界的分类算法的目标是，通过训练，找到这些分类之间的边界（直线的――称为线性划分，曲线的――称为非线性划分）。
对于多维数据（如N维），可以将它们视为N维空间中的点，而分类边界就是N维空间中的面，称为超面（超面比N维空间少一维）。
线性分类器使用超平面类型的边界，非线性分类器使用超曲面。
线性划分如下图：可以根据新的数据相对于分类边界的位置来判断其分类。
注意，我们一般首先讨论二分类问题，然后再拓展到多分类问题。
以下主要介绍二分类问题。
2、支持向量机分类的基本原理支持向量机是基于线性划分的。
但是可以想象，并非所有数据都可以线性划分。
如二维空间中的两个类别的点可能需要一条曲线来划分它们的边界。
支持向量机的原理是将低维空间中的点映射到高维空间中，使它们成为线性可分的。
再使用线性划分的原理来判断分类边界。
在高维空间中，它是一种线性划分，而在原有的数据空间中，它是一种非线性划分。
但是讨论支持向量机的算法时，并不是讨论如何定义低维到高维空间的映射算法（该算法隐含在其“核函数”中），而是从最优化问题（寻找某个目标的最优解）的角度来考虑的。
3、最优化问题我们解决一个问题时，如果将该问题表示为一个函数f(x)，最优化问题就是求该函数的极小值。
通过高等数学知识可以知道，如果该函数连续可导，就可以通过求导，计算导数＝0的点，来求出其极值。
但现实问题中，如果f(x)不是连续可导的，就不能用这种方法了。
最优化问题就是讨论这种情况。
⼿把⼿教你实现SVM算法（⼀）什么是机器学习（Machine Learning）机器学习是研究计算机怎样模拟或实现⼈类的学习⾏为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善⾃⾝的性能。
它是⼈⼯智能的核⼼，是使计算机具有智能的根本途径，其应⽤遍及⼈⼯智能的各个领域。
机器学习的⼤致分类：1）分类（模式识别）：要求系统依据已知的分类知识对输⼊的未知模式（该模式的描述）作分析，以确定输⼊模式的类属，例如⼿写识别（识别是不是这个数）。
2）问题求解：要求对于给定的⽬标状态,寻找⼀个将当前状态转换为⽬标状态的动作序列。
SVM⼀般是⽤来分类的（⼀般先分为两类，再向多类推⼴⼀⽣⼆，⼆⽣三，三⽣万物哈）问题的描述向量表⽰:假设⼀个样本有n个变量(特征)：Ⅹ= (X1,X2,…,Xn)T样本表⽰⽅法：SVM线性分类器SVM从线性可分情况下的最优分类⾯发展⽽来。
最优分类⾯就是要求分类线不但能将两类正确分开(训练错误率为0),且使分类间隔最⼤。
SVM考虑寻找⼀个满⾜分类要求的超平⾯,并且使训练集中的点距离分类⾯尽可能的远,也就是寻找⼀个分类⾯使它两侧的空⽩区域(margin)最⼤。
过两类样本中离分类⾯最近的点且平⾏于最优分类⾯的超平⾯上H1,H2的训练样本就叫做⽀持向量。
图例：问题描述：假定训练数据：可以被分为⼀个超平⾯：进⾏归⼀化：此时分类间隔等于：即使得：最⼤间隔最⼤等价于使最⼩下⾯这两张图可以看⼀下，有个感性的认识。
那个好？看下⾯这张图：下⾯我们要开始优化上⾯的式⼦，因为推导要⽤到拉格朗⽇定理和KKT条件，所以我们先了解⼀下相关知识。
在求取有约束条件的优化问题时，拉格朗⽇乘⼦法（Lagrange Multiplier) 和KKT条件是⾮常重要的两个求取⽅法，对于等式约束的优化问题，可以应⽤拉格朗⽇乘⼦法去求取最优值；如果含有不等式约束，可以应⽤KKT条件去求取。
当然，这两个⽅法求得的结果只是必要条件，只有当是凸函数的情况下，才能保证是充分必要条件。
SVM的常用多分类算法概述摘要：SVM方法是建立在统计学习理论基础上的机器学习方法，具有相对优良的分类性能，是一种非线性分类器。
最初SVM是用以解决两类分类问题，不能直接用于多类分类，当前已经有许多算法将SVM推广到多类分类问题，其中最常用两类：OAA和OAO算法，本文主要介绍这两类常用的多分类算法。
关键词：SVM；多分类；最优化自从90年代初V. Vapnik提出经典的支持向量机理论（SVM），由于其完整的理论框架和在实际应用中取得的很多好的效果，在模式识别、函数逼近和概率密度估计领域受到了广泛的重视。
SVM方法是建立在统计学习理论基础上的机器学习方法，具有相对优良的分类性能。
SVM是一种非线性分类器。
它的基本思想是将输入空间中的样本通过某种非线性函数关系映射到一个特征空间中，使两类样本在此特征空间中线性可分，并寻找样本在此特征空间中的最优线性区分平面。
它的几个主要优点是可以解决小样本情况下的机器学习问题，提高泛化性能，解决高维问题、非线性问题，可以避免神经网络结构选择和局部极小点问题。
1. SVM方法若样本集Q={（x i，y i）|i=1,……,L}∈R d*{-1,+1}是线性可分的。
则存在分类超平面w T x+b=0,x∈R d对样本集Q中任一（x i，y i）都满足：在空间R d中样本x=（x1，…, x d）r到分类超平面的距离d=|w T*x+b|/||w||，其中||w||= .当存在x 使得w T x i+b=±1, 则图1中超平面的分类间隔margin = 2/ ‖w ‖。
使分类间隔margin 最大的超平面即为最优分类超平面。
寻找最优分类超平面的问题将转化为求如下一个二次规划问题:minΦ( w) =1/2‖w ‖满足约束条件：y i ( w T x i + b) ≥1 , i = 1 ,2 , ⋯, L采用Lagrange 乘子转换为一个对偶问题,形式如下:满足约束条件:0≤a i，i=1,……,L ）其中a i为每一个样本对应的Lagrange 乘子, 根据Kuhn2Tucker 条件,这个优化的解必须满足:a i (y i [w T x i +b]-1)=0,i=1,……,L因此多数样本对应 a i将为0 ,少部分不为0 的a i对应的样本就是支持向量。
设计svm分类器的基本流程
Support Vector Machine (SVM) is a popular supervised machine learning algorithm used for classification tasks. Here is a basic workflow for designing an SVM classifier:
Data Preprocessing:
Data Collection: Gather and collect the dataset containing labeled examples for training the SVM classifier.
Data Cleaning: Handle missing values, remove duplicates, and preprocess the data for further analysis.
Feature Selection/Extraction: Select relevant features or extract meaningful features from the data that can help in classification.
Splitting the Data:
Training and Testing Sets: Split the dataset into training and testing sets. The training set is used to train the SVM model, and the testing set is used to evaluate its performance.
Feature Scaling:
Standardization or Normalization: Scale the features to ensure that each feature contributes equally to the model fitting process.
Training the SVM Model:
Selecting the Kernel: Choose an appropriate kernel function (linear, polynomial, radial basis function, etc.) based on the data.
Training: Train the SVM model on the training data to find the optimal hyperplane that best separates the classes.
Model Evaluation:
Predictions: Use the trained model to make predictions on the test data.
Evaluation Metrics: Calculate evaluation metrics such as accuracy, precision, recall, F1-score, and confusion matrix to assess the model's performance.
Hyperparameter Tuning:
Grid Search or Cross-Validation: Fine-tune the model by optimizing hyperparameters such as regularization parameter (C) and kernel parameters using
techniques like grid search or cross-validation.
Model Deployment:
Save the Model: Once the model is trained and evaluated, save it for future use.
Deployment: Deploy the SVM model in real-life applications to make predictions on new, unseen data.
Monitoring and Maintenance:
Regular Monitoring: Monitor the model's performance over time and retrain it if necessary to maintain its accuracy.
By following this basic workflow, you can design, train, evaluate, and deploy an SVM classifier for your classification tasks effectively.
设计支持向量机（SVM）分类器的基本流程
支持向量机(SVM)是一种常用的监督学习算法，用于分类任务。
以下是设计支持向量机分类器的基本流程：
数据预处理：
数据收集：收集包含已标记示例的数据集，用于训练SVM分类器。
数据清洗：处理缺失值，去除重复项，并对数据进行预处理以进一步分析。
特征选择/提取：选择相关特征或从数据中提取有意义的特征，有助于分类。
数据拆分：
训练集和测试集：将数据集拆分为训练集和测试集。
训练集用于训练SVM模型，测试集用于评估其性能。
特征缩放：
标准化或归一化：缩放特征，以确保每个特征对模型拟合过程的贡献相等。
训练SVM模型：
选择核函数：根据数据选择适当的核函数(线性、多项式、径向基函数等)。
训练：在训练数据上训练SVM模型，找到最佳分离类别的超平面。
模型评估：
预测：使用训练好的模型在测试数据上进行预测。
评估指标：计算评估指标，例如准确率、精确率、召回率、F1分数和混淆矩阵，评估模型的性能。
超参数调优：
网格搜索或交叉验证：通过优化超参数(如正则化参数C和核参数)来微调模型，使用网格搜索或交叉验证等技术。
模型部署：
保存模型：一旦模型训练和评估完成，保存模型以备将来使用。
部署：在实际应用中部署SVM模型，对新的、未见过的数据进行预测。
监控和维护：
定期监控：随着时间的推移监控模型的性能，并在必要时重新训练以保持准确性。
通过遵循这个基本流程，您可以有效地为分类任务设计、训练、评估和部署SVM 分类器。
