install.packages("e1071")
library(e1071)
1）svm建模
(i) svm(formula,data=NULL,…,subset,na.action=na.omit,scale=TRUE)
formula：分类模型形式，可以理解为y~x，y相当于标签，x相当于特征（变量）。
subset：可以指定数据集的一部分作为训练数据。
na.cation：缺失值处理，默认为删除缺失数据。
scale：将数据标准化中心化，使其均值为0，方差为1，将自动执行。
(ii) svm(x, y = NULL, scale = TRUE, type = NULL, kernel = "radial", degree = 3, gamma = if (is.vector(x)) 1 else 1 / ncol(x), coef0 = 0, cost = 1, nu = 0.5, class.weights = NULL, cachesize = 40, tolerance = 0.001, epsilon = 0.1, shrinking = TRUE, cross = 0, probability = FALSE, fitted = TRUE, ..., subset, na.action = na.omit)
type：svm类别，有C-classification，nu-classif
install.packages("e1071")library(e1071) 1）svm建模(i) svm(formula,data=NULL,…,subset,na.action=na.omit,scale=TRUE)formula：分类模型形式，可以理解为y~x，y相当于标签，x相当于特征（变量）。subset：可以指定数据集的一部分作为训练数据。na.catio
svm
()函数在建立
支持向量机
模型的时候有两种建立方式。简单地说，一种是根据既定公式建立模型；而另外一种方式则是根据所给的数据模型建立模型。
根据函数的第一种使用格式，针对上述数据建模时，应该先确定所建立的模型所使用的数据，然后再确定所建立模型的结果变量和特征变来那个。代码如下：
library(e1071)
data(iris)
#建立
svm
模型
model <
-
svm
(Sp...
支持向量机
（
SVM
）是一种常见的机器学习方法，常用于分类（线性和非线性分类问题），回归问题。本文将详细介绍一下
支持向量机
算法。本文在
SVM
算法原理介绍中：从开始的
SVM
介绍，到Kernel的介绍，再到算法和核函数的选择，之后就是算法的步骤，以及分类和回归的选择；在代码实现中：亦是分别对
SVM
中的回归（SVR)和分类（SVC）用代码实现，并可视化结果。
关关雎鸠，在河之洲
-
-
2023
-
9
-
4 筑基篇
R
SVM
该源代码是根据以下算法进行编程的：
R. Collobert，F.Sinz，J.Weston，L.Bottou，“采用凸性实现可伸缩性”，Proc。 23th Int。 Conf。 马赫Learn。，2006年，第201
-
208页。
如果您使用该代码进行研究，请在本文中功劳。
这里实现了四种
SVM
工具箱的分类与回归算法 1、工具箱：LS_
SVM
lab Classification_LS_
SVM
lab.m
-
多类分类 Regression_LS_
SVM
lab.m
-
函数拟合 2、工具箱：OSU_
SVM
3.00 Classification_OSU_
SVM
.m
-
多类分类 3、工具箱：stprtool\
svm
Classification_stprtool.m
-
多类分类 4、工具箱：
SVM
_SteveGunn Classification_
SVM
_SteveGunn.m
-
二类分类 Regression_
SVM
_SteveGunn.m
-
函数拟合
#2、创建测试集和训练集数据
index sample(1:2, nrow(iris), prob=c(0.8, 0.2), replace=T)
train_iris iris[index==1, ]
test_iris iris[in
前面文章SVD原理及推导已经把SVD的过程讲的很清楚了，本文介绍如何将SVD应用于推荐系统中的评分预测问题。其实也就是复现Koren在NetFlix大赛中的使用到的SVD算法以及其扩展出的RSVD、SVD++。
记得刚接触SVD是在大二，那会儿跟师兄在做项目的时候就用到这个东西，然后到大三下学期刚好百度举办了一个电影推荐算法大赛，跃跃欲试地参加了，当时就用的SVD而且只会用这个，后来觉得效果还不错，接着就又找来了Koren的论文，看了一下把SVD++也实现了，把两者结果融合得到不少的提升。下面是最终比
1. 根据训练数据集 D，构造并求解最优化问题:
min 1/2 * ||w||^2 + C * ∑(i=1 to n) ξi
s.t. yi(w·xi+b) ≥ 1
-
ξi, ξi≥0, i=1,2,...,n
得到模型参数 w,b 和 ξi
2. 根据训练数据集 D 和模型参数 w,b，构建分类决策函数:
f(x) = sign(w·x + b)
3. 返回分类决策函数 f(x)
其中，||w||^2 表示 w 向量的模长的平方，C 是惩罚参数，用于控制模型的复杂度和泛化能力。ξi 是松弛变量，用于处理非线性可分的情况。sign(x) 表示符号函数，即当 x≥0 时，sign(x)=1；当 x<0 时，sign(x)=
-
1。
