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支持向量機(jī)SVM 概念及特征介紹
2020-07-03
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支持向量機(jī)SVM(Support Vector Machine)，是常見的一種判別方法。在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，是有監(jiān)督學(xué)習(xí)模型，通常用來進(jìn)行模式識別、分類及回歸分析，主要針對小樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)、分類和預(yù)測，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。

支持向量機(jī)SVM主要思想：

對線性可分情況進(jìn)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(zhuǎn)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(jìn)行線性分析成為可能。

基于結(jié)構(gòu)風(fēng)險最小化理論，在特征空間中構(gòu)建最優(yōu)超平面，使得學(xué)習(xí)器得到全局最優(yōu)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(jī)SVM一般特征

⑴SVM學(xué)習(xí)問題可以表示為凸優(yōu)化問題，因此可以利用已知的有效算法發(fā)現(xiàn)目標(biāo)函數(shù)的全局最小值。而其他分類方法(如基于規(guī)則的分類器和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))都采用一種基于貪心學(xué)習(xí)的策略來搜索假設(shè)空間，這種方法一般只能獲得局部最優(yōu)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(shù)，如使用核函數(shù)類型和引入松弛變量等。

⑶通過對數(shù)據(jù)中每個分類屬性引入一個啞變量，SVM可以應(yīng)用于分類數(shù)據(jù)。

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(jī)SVM的優(yōu)點(diǎn)：

1、不需要很多樣本，不需要有很多樣本并不意味著訓(xùn)練樣本的絕對量很少，而是說相對于其他訓(xùn)練分類算法比起來，同樣的問題復(fù)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(shù)，所以對于高維的樣本，SVM也能輕松應(yīng)對。

2、結(jié)構(gòu)風(fēng)險最小。這種風(fēng)險是指分類器對問題真實(shí)模型的逼近與問題真實(shí)解之間的累積誤差。

3、非線性，是指SVM擅長應(yīng)付樣本數(shù)據(jù)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(shù)技術(shù)來實(shí)現(xiàn)，這一部分也正是SVM的精髓所在。

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