2024年10月svm是什么（SVM是什么）

　　⑴svm是什么（SVM是什么

　　⑵SVM叫做支持向量机(SupportVectorMachines)是由Vanpik领导的AT&TBell实验室研究小组在年提出的一种新的非常有潜力的分类技术,SVM是一种基于统计学习理论的模式识别方法，主要应用于模式识别领域.由于当时这些研究尚不十分完善,在解决模式识别问题中往往趋于保守,且数学上比较艰涩,因此这些研究一直没有得到充的重视.直到年代,一个较完善的理论体系—统计学习理论(StatisticalLearningTheory,简称SLT)的实现和由于神经网络等较新兴的机器学习方法的研究遇到一些重要的困难,比如如何确定网络结构的问题、过学习与欠学习问题、局部极小点问题等,使得SVM迅速发展和完善,在解决小样本、非线性及高维模式识别问题中表现出许多特有的优势,并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中.从此迅速的发展起来，现在已经在许多领域（生物信息学，文本和手写识别等都取得了成功的应用。SVM的关键在于核函数，这也是最喜人的地方。低维空间向量集通常难于划分，解决的方法是将它们映射到高维空间。但这个办法带来的困难就是计算复杂度的增加，而核函数正好巧妙地解决了这个问题。也就是说，只要选用适当的核函数，我们就可以得到高维空间的分类函数。在SVM理论中，采用不同的核函数将导致不同的SVM算法它是一种以统计学理论为基础的，以结构风险最小化的学习机学习方法，要优于神经网络学习

　　⑶什么是支持向量机（SVM以及它的用途

　　⑷SVM-supportvectormachine,俗称支持向量机，为一种supervisedlearning算法，属于classification的范畴。在数据挖掘的应用中，与unsupervised的Clustering相对应和区别。

　　⑸广泛应用于机器学习(MachineLearning),计算机视觉(puterVision)和数据挖掘(DataMining)当中。

　　⑹假设要通过三八线把实心圈和空心圈分成两类，那么有无数多条线可以完成这个任务。在SVM中，寻找一条最优的分界线使得它到两边的margin都最大。

　　⑺高维度：SVM可以高效的处理高维度特征空间的分类问题。这在实际应用中意义深远。比如，在文章分类问题中，单词或是词组组成了特征空间，特征空间的维度高达的次方以上。

　　⑻节省内存：尽管训练样本点可能有很多，但SVM做决策时，仅仅依赖有限个样本（即支持向量，因此计算机内存仅仅需要储存这些支持向量。这大大降低了内存占用率。

　　⑼应用广泛：实际应用中的分类问题往往需要非线性的决策边界。通过灵活运用核函数，SVM可以容易的生成不同的非线性决策边界，这保证它在不同问题上都可以有出色的表现（当然，对于不同的问题，如何选择最适合的核函数是一个需要使用者解决的问题。

　　⑽SVM叫做支持向量机(SupportVectorMachines)是由Vanpik领导的AT&TBell实验室研究小组在年提出的一种新的非常有潜力的分类技术,SVM是一种基于统计学习理论的模式识别方法，主要应用于模式识别领域.由于当时这些研究尚不十分完善,在解决模式识别问题中往往趋于保守,且数学上比较艰涩,因此这些研究一直没有得到充的重视.直到年代,一个较完善的理论体系—统计学习理论(StatisticalLearningTheory,简称SLT)的实现和由于神经网络等较新兴的机器学习方法的研究遇到一些重要的困难,比如如何确定网络结构的问题、过学习与欠学习问题、局部极小点问题等,使得SVM迅速发展和完善,在解决小样本、非线性及高维模式识别问题中表现出许多特有的优势,并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中.从此迅速的发展起来，现在已经在许多领域（生物信息学，文本和手写识别等都取得了成功的应用。SVM的关键在于核函数，这也是最喜人的地方。低维空间向量集通常难于划分，解决的方法是将它们映射到高维空间。但这个办法带来的困难就是计算复杂度的增加，而核函数正好巧妙地解决了这个问题。也就是说，只要选用适当的核函数，我们就可以得到高维空间的分类函数。在SVM理论中，采用不同的核函数将导致不同的SVM算法它是一种以统计学理论为基础的，以结构风险最小化的学习机学习方法，要优于神经网络学习

　　⑾SVM是统计学概念上一个有监督的学习方法，用来进行分类和回归分析。.SVM原理svm是一种有坚实理论的基础的、新颖的小样本学习方法。svm的理论基础式结构风险最小化原理和基础统计学习理论的VC维理论。

　　⑿SVM算法中文翻译为支持向量机，它的英文全称是SupportVectorMachine。

　　⒀之所以叫作支持向量机，是因为该算法最终训练出来的模型，由一些支持向量决定。所谓的支持向量，也就是能够决定最终模型的向量。SVM算法最初是用来解决二分类问题的，而在这个基础上进行扩展，也能够处理多分类问题以及回归问题。

　　⒁早在年，著名的前苏联统计学家弗拉基米尔·瓦普尼克在读博士期间，就和他的同事阿列克谢·切尔沃宁基斯共同提出了支持向量机的概念。

　　⒂但由于当时的国际环境影响，他们用俄文发表的论文，并没有受到国际学术界的关注。直到世纪年代，瓦普尼克随着移民潮来到美国，而后又发表了?SVM理论。此后，SVM算法才受到应有的重视。如今，SVM算法被称为最好的监督学习算法之一。

　　⒃你知道支持向量机（SVM是什么意思吗

　　⒄超级通俗的解释：支持向量机是用来解决分类问题的。先考虑最简单的情况，豌豆和米粒，用晒子很快可以分开，小颗粒漏下去，大颗粒保留。用一个函数来表示就是当直径d大于某个值D，就判定为豌豆，小于某个值就是米粒。d》D,豌豆d《D,米粒在数轴上就是在d左边就是米粒，右边就是绿豆，这是一维的情况。但是实际问题没这么简单，考虑的问题不单单是尺寸，一个花的两个品种，怎么分类，假设决定他们分类的有两个属性，花瓣尺寸和颜色。单独用一个属性来分类，像刚才分米粒那样，就不行了。这个时候我们设置两个值尺寸x和颜色y.我们把所有的数据都丢到x-y平面上作为点，按道理如果只有这两个属性决定了两个品种，数据肯定会按两类聚集在这个二维平面上。

　　⒅支持向量机（英语：supportvectormachine，常简称为SVM，又名支持向量网络是在分类与回归分析中分析数据的监督式学习模型与相关的学习算法。

　　⒆SVM使用铰链损失函数（hingeloss计算经验风险（empiricalrisk并在求解系统中加入了正则化项以优化结构风险（structuralrisk，是一个具有稀疏性和稳健性的分类器。

　　⒇SVM可以通过核方法（kernelmethod进行非线性分类，是常见的核学习（kernellearning方法之一。

　　⒈SVM被提出于年，在二十世纪年代后得到快速发展并衍生出一系列改进和扩展算法，在人像识别、文本分类等模式识别（patternrecognition问题中有得到应用。

　　⒉H?不能把类别分开。H?可以，但只有很小的间隔。H?以最大间隔将它们分开。

　　⒊将数据进行分类是机器学习中的一项常见任务。假设某些给定的数据点各自属于两个类之一，而目标是确定新数据点将在哪个类中。对于支持向量机来说，数据点被视为p?维向量，而我们想知道是否可以用(p-)维超平面来分开这些点。

　　⒋这就是所谓的线性分类器。可能有许多超平面可以把数据分类。最佳超平面的一个合理选择是以最大间隔把两个类分开的超平面。

　　⒌因此，我们要选择能够让到每边最近的数据点的距离最大化的超平面。如果存在这样的超平面，则称为最大间隔超平面，而其定义的线性分类器被称为最大间隔分类器，或者叫做最佳稳定性感知器。

　　⒍用于文本和超文本的分类，在归纳和直推方法中都可以显著减少所需要的有类标的样本数。

　　⒎用于图像分类。实验结果显示：在经过三到四轮相关反馈之后，比起传统的查询优化方案，支持向量机能够获取明显更高的搜索准确度。这同样也适用于图像分割系统，比如使用Vapnik所建议的使用特权方法的修改版本SVM的那些图像分割系统。

　　⒏用于医学中分类蛋白质，超过%的化合物能够被正确分类。基于支持向量机权重的置换测试已被建议作为一种机制，用于解释的支持向量机模型。

　　⒐支持向量机权重也被用来解释过去的SVM模型。为识别模型用于进行预测的特征而对支持向量机模型做出事后解释是在生物科学中具有特殊意义的相对较新的研究领域。

　　⒑以上内容参考?百度百科-支持向量机

　　⒒SVM(SupportVectorMachine)中文名为支持向量机，是常见的一种判别方法。

　　⒓支持向量机（SupportVectorMachine,SVM是一类按监督学习（supervisedlearning方式对数据进行二元分类的广义线性分类器（generalizedlinearclassifier，其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面（maximum-marginhyperplane。

　　⒔SVM的求解可以使用二次凸优化问题的数值方法，例如内点法和序列最小优化算法，在拥有充足学习样本时也可使用随机梯度下降。

　　⒕在二次凸优化问题中，SMO的每步迭代都严格地优化了SVM的对偶问题，且迭代会在有限步后收敛于全局极大值。SMO算法的迭代速度与所选取乘子对KKT条件的偏离程度有关，因此SMO通常采用启发式方法选取拉格朗日乘子。

　　⒖在每次迭代时，SGD首先判定约束条件，若该样本不满足约束条件，则SGD按学习速率最小化结构风险；若该样本满足约束条件，为SVM的支持向量，则SGD根据正则化系数平衡经验风险和结构风险，即SGD的迭代保持了SVM的稀疏性。

　　⒗SVM是由模式识别中广义肖像算法（generalizedportraitalgorithm发展而来的分类器，其早期工作来自前苏联学者VladimirN.Vapnik和AlexanderY.Lerner在年发表的研究。

　　⒘年，Vapnik和AlexeyY.Chervonenkis对广义肖像算法进行了进一步讨论并建立了硬边距的线性SVM。此后在二十世纪-年代，随着模式识别中最大边距决策边界的理论研究、基于松弛变量的规划问题求解技术的出现，和VC维的提出，SVM被逐步理论化并成为统计学习理论的一部分。

　　⒙SVM的优化问题同时考虑了经验风险和结构风险最小化，因此具有稳定性。从几何观点，SVM的稳定性体现在其构建超平面决策边界时要求边距最大，因此间隔边界之间有充裕的空间包容测试样本。

　　⒚SVM使用铰链损失函数作为代理损失，铰链损失函数的取值特点使SVM具有稀疏性，即其决策边界仅由支持向量决定，其余的样本点不参与经验风险最小化。在使用核方法的非线性学习中，SVM的稳健性和稀疏性在确保了可靠求解结果的同时降低了核矩阵的计算量和内存开销。

　　⒛以上内容参考：百度百科-支持向量机

　　svm中文是什么意思