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首頁(yè)大數(shù)據(jù)時(shí)代支持向量機(jī)SVM 概念及特征介紹
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(jiàn)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(lái)進(jìn)行模式識(shí)別、分類(lèi)及回歸分析，主要針對(duì)小樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)、分類(lèi)和預(yù)測(cè)，類(lèi)似的根據(jù)樣本進(jìn)行學(xué)習(xí)的方法還有決策樹(shù)歸納算法等。

支持向量機(jī)SVM主要思想：

對(duì)線性可分情況進(jìn)行判別分析;對(duì)線性不可分的情況，通過(guò)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(duì)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(xiǎn)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(gè)樣本空間的期望，以某個(gè)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(wèn)題可以表示為凸優(yōu)化問(wèn)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(lèi)方法(如基于規(guī)則的分類(lèi)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(lái)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(guò)最大化決策邊界的邊緣來(lái)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(lèi)型和引入松弛變量等。

⑶通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)中每個(gè)分類(lèi)屬性引入一個(gè)啞變量，SVM可以應(yīng)用于分類(lèi)數(shù)據(jù)。

⑷SVM一般只能用在二類(lèi)問(wèn)題，對(duì)于多類(lèi)問(wèn)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(duì)量很少，而是說(shuō)相對(duì)于其他訓(xùn)練分類(lèi)算法比起來(lái)，同樣的問(wèn)題復(fù)雜度下，SVM需求的樣本相對(duì)是較少的。并且由于SVM引入了核函數(shù)，所以對(duì)于高維的樣本，SVM也能輕松應(yīng)對(duì)。

2、結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小。這種風(fēng)險(xiǎn)是指分類(lèi)器對(duì)問(wèn)題真實(shí)模型的逼近與問(wèn)題真實(shí)解之間的累積誤差。

3、非線性，是指SVM擅長(zhǎng)應(yīng)付樣本數(shù)據(jù)線性不可分的情況，主要通過(guò)松弛變量(也叫懲罰變量)和核函數(shù)技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)，這一部分也正是SVM的精髓所在。

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