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支持向量機，支持向量機

來源：整理時間：2023-08-23 08:13:05 編輯：智能門戶手機版

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1，支持向量機
2，什么是support vector為什么叫support vector
3，什么是支持向量機SVM以及它的用途
4，支持向量機是什么東西
5，支持向量機這個名字是怎么來的
6，支持向量機請通俗介紹高中文化

1，支持向量機

Support vector machines

支持向量機

2，什么是support vector為什么叫support vector

SupportVectorMachine-支持向量機，常簡稱為SVM，是一種監(jiān)督式學習的方法，可廣泛地應用于統(tǒng)計分類以及回歸分析。支持向量機屬于一般化線性分類器，也可以被認為是提克洛夫規(guī)范化（TikhonovRegularization）方法的一個特例。這族分類器的

什么是support vector為什么叫support vector

3，什么是支持向量機SVM以及它的用途

支持向量機將向量映射到一個更高維的空間里,在這個空間里建立有一個最大間隔超平面.在分開數(shù)據(jù)的超平面的兩邊建有兩個互相平行的超平面.分隔超平面使兩個平行超平面的距離最大化.假定平行超平面間的距離或差距越大,分類器的總誤差越小.它是一種監(jiān)督式學習的方法,廣泛應用于統(tǒng)計分類以及回歸分析中.

什么是支持向量機SVM以及它的用途

4，支持向量機是什么東西

支持向量機(SVM)是數(shù)據(jù)挖掘中的一個新方法，能非常成功地處理回歸問題(時間序列分析)和模式識別(分類問題、判別分析)等諸多問題，并可推廣于預測和綜合評價等領(lǐng)域，因此可應用于理科、工科和管理等多種學科。目前國際上支持向量機在理論研究和實際應用兩方面都正處于飛速發(fā)展階段。它廣泛的應用于統(tǒng)計分類以及回歸分析中. 支持向量機屬于一般化線性分類器.他們也可以認為是提克洛夫規(guī)則化（Tikhonov Regularization）方法的一個特例.這族分類器的特點是他們能夠同時最小化經(jīng)驗誤差與最大化幾何邊緣區(qū).因此支持向量機也被稱為最大邊緣區(qū)分類器.

5，支持向量機這個名字是怎么來的

支持向量機SVM(Support Vector Machine)作為一種可訓練的機器學習方法,依靠小樣本學習后的模型參數(shù)進行導航星提取,可以得到分布均勻且恒星數(shù)量大為減少的導航星表基本情況 Vapnik等人在多年研究統(tǒng)計學習理論基礎(chǔ)上對線性分類器提出了另一種設(shè)計最佳準則。其原理也從線svm 產(chǎn)品性可分說起，然后擴展到線性不可分的情況。甚至擴展到使用非線性函數(shù)中去，這種分類器被稱為支持向量機(Support Vector Machine,簡稱SVM)。支持向量機的提出有很深的理論背景。支持向量機方法是在近年來提出的一種新方法。 SVM的主要思想可以概括為兩點： (1) 它是針對線性可分情況進行分析，對于線性不可分的情況，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行線性分析成為可能；(2) 它基于結(jié)構(gòu)風險最小化理論之上在特征空間中建構(gòu)最優(yōu)分割超平面，使得學習器得到全svm 系列產(chǎn)品局最優(yōu)化,并且在整個樣本空間的期望風險以某個概率滿足一定上界。在學習這種方法時，首先要弄清楚這種方法考慮問題的特點，這就要從線性可分的最簡單情況討論起，在沒有弄懂其原理之前，不要急于學習線性不可分等較復雜的情況，支持向量機在設(shè)計時，需要用到條件極值問題的求解，因此需用拉格朗日乘子理論，但對多數(shù)人來說，以前學到的或常用的是約束條件為等式表示的方式，但在此要用到以不等式作為必須滿足的條件，此時只要了解拉格朗日理論的有關(guān)結(jié)論就行。

6，支持向量機請通俗介紹高中文化

超級通俗的解釋：支持向量機是用來解決分類問題的。先考慮最簡單的情況，豌豆和米粒，用曬子很快可以分開，小顆粒漏下去，大顆粒保留。用一個函數(shù)來表示就是當直徑d大于某個值D，就判定為豌豆，小于某個值就是米粒。d>D, 豌豆d<D,米粒在數(shù)軸上就是在d左邊就是米粒，右邊就是綠豆，這是一維的情況。但是實際問題沒這么簡單，考慮的問題不單單是尺寸，一個花的兩個品種，怎么分類？假設(shè)決定他們分類的有兩個屬性，花瓣尺寸和顏色。單獨用一個屬性來分類，像剛才分米粒那樣，就不行了。這個時候我們設(shè)置兩個值尺寸x和顏色y.我們把所有的數(shù)據(jù)都丟到x-y平面上作為點，按道理如果只有這兩個屬性決定了兩個品種，數(shù)據(jù)肯定會按兩類聚集在這個二維平面上。我們只要找到一條直線，把這兩類劃分開來，分類就很容易了，以后遇到一個數(shù)據(jù)，就丟進這個平面，看在直線的哪一邊，就是哪一類。比如x+y-2=0這條直線，我們把數(shù)據(jù)(x,y)代入，只要認為x+y-2>0的就是A類，x+y-2<0的就是B類。以此類推，還有三維的，四維的，N維的屬性的分類，這樣構(gòu)造的也許就不是直線，而是平面，超平面。一個三維的函數(shù)分類：x+y+z-2=0，這就是個分類的平面了。有時候，分類的那條線不一定是直線，還有可能是曲線，我們通過某些函數(shù)來轉(zhuǎn)換，就可以轉(zhuǎn)化成剛才的哪種多維的分類問題，這個就是核函數(shù)的思想。例如：分類的函數(shù)是個圓形x^2+y^2-4=0。這個時候令x^2=a; y^2=b,還不就變成了a+b-4=0 這種直線問題了。這就是支持向量機的思想。機的意思就是算法，機器學習領(lǐng)域里面常常用“機”這個字表示算法支持向量意思就是數(shù)據(jù)集種的某些點，位置比較特殊，比如剛才提到的x+y-2=0這條直線，直線上面區(qū)域x+y-2>0的全是A類，下面的x+y-2<0的全是B類，我們找這條直線的時候，一般就看聚集在一起的兩類數(shù)據(jù)，他們各自的最邊緣位置的點，也就是最靠近劃分直線的那幾個點，而其他點對這條直線的最終位置的確定起不了作用，所以我姑且叫這些點叫“支持點”（意思就是有用的點），但是在數(shù)學上，沒這種說法，數(shù)學里的點，又可以叫向量，比如二維點(x,y)就是二維向量，三維度的就是三維向量（ x,y,z)。所以 “支持點”改叫“支持向量”，聽起來比較專業(yè)，NB。所以就是支持向量機了。

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1，支持向量機

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支持向量機，支持向量機

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