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支持向量機SVM 概念及特征介紹
2020-07-03
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支持向量機SVM(Support Vector Machine)，是常見的一種判別方法。在機器學習領域，是有監督學習模型，通常用來進行模式識別、分類及回歸分析，主要針對小樣本數據進行學習、分類和預測，類似的根據樣本進行學習的方法還有決策樹歸納算法等。

支持向量機SVM主要思想：

對線性可分情況進行判別分析;對線性不可分的情況，通過使用非線性映射算法將低維輸入空間線性不可分的樣本，轉化為高維特征空間使其線性可分，從而使得高維特征空間采用線性算法對樣本的非線性特征進行線性分析成為可能。

基于結構風險最小化理論，在特征空間中構建最優超平面，使得學習器得到全局最優化，且在整個樣本空間的期望，以某個概率滿足一定上界。

支持向量機SVM一般特征

⑴SVM學習問題可以表示為凸優化問題，因此可以利用已知的有效算法發現目標函數的全局最小值。而其他分類方法(如基于規則的分類器和人工神經網絡)都采用一種基于貪心學習的策略來搜索假設空間，這種方法一般只能獲得局部最優解。

⑵SVM通過最大化決策邊界的邊緣來控制模型的能力。盡管如此，用戶必須提供其他參數，如使用核函數類型和引入松弛變量等。

⑶通過對數據中每個分類屬性引入一個啞變量，SVM可以應用于分類數據。

⑷SVM一般只能用在二類問題，對于多類問題效果不好。

支持向量機SVM的優點：

1、不需要很多樣本，不需要有很多樣本并不意味著訓練樣本的絕對量很少，而是說相對于其他訓練分類算法比起來，同樣的問題復雜度下，SVM需求的樣本相對是較少的。并且由于SVM引入了核函數，所以對于高維的樣本，SVM也能輕松應對。

2、結構風險最小。這種風險是指分類器對問題真實模型的逼近與問題真實解之間的累積誤差。

3、非線性，是指SVM擅長應付樣本數據線性不可分的情況，主要通過松弛變量(也叫懲罰變量)和核函數技術來實現，這一部分也正是SVM的精髓所在。


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