本文目錄一覽：

• 1、支持向量機是什么原理?
• 2、核函數的選取
• 3、支持向量機
• 4、支持向量機(2)
• 5、筆記:支持向量機

支持向量機是什么原理?

1、在映射后的高維空間中，尋找一個超平面（即一條直線或者一個平面），使得這個超平面能夠將數據完全正確地分為兩類。這個超平面就被稱為支持向量機。

2、支持向量機方法的基本思想是：定義最優線性超平面，并把尋找最優線性超平面的算法歸結為求解一個凸規劃問題。

3、支持向量是機器學習中支持向量機（Support Vector Machine，簡稱SVM）模型的一個重要概念。在SVM的訓練過程中，支持向量是指那些對決定超平面位置起到關鍵作用的訓練樣本點。

核函數的選取

當回歸訓練集選定以后，在用支持向量機尋找決策函數時，首先要選擇支持向量機中的核函數和其中的參數。

決定使用哪種核函數，關鍵在于問題的特性。如果你的數據天然就傾向于線性分界，那么Linear核可能就是最佳選擇。然而，如果特征工程做得出色，數據包含了豐富的信息，即使在非線性情況下，也可能找到線性可分的解決方案。

核函數的選擇要求滿足Mercer定理（Mercers theorem），即核函數在樣本空間內的任意格拉姆矩陣（Gram matrix）為半正定矩陣（semi-positive definite）。

SVM關鍵是選取核函數的類型，主要有線性內核，多項式內核，徑向基內核（RBF），sigmoid核。

核函數的選擇，核參數，軟間隔參數。根據阿里云云資料顯示支持向量機的效率仰賴核函數的選擇，核參數，軟間隔參數。

支持向量機性能的優劣主要取決于核函數的選取，所以對于一個實際問題而言，如何根據實際的數據模型選擇合適的核函數從而構造SVM算法。

支持向量機

svm是一種典型的二類分類模型。支持向量機（英語：support vector machine，常簡稱為SVM，又名支持向量網絡）是在分類與回歸分析中分析數據的監督式學習模型與相關的學習算法。

為了解決這個問題，支持向量機采用了一種稱為“軟間隔”的方法。這允許一些樣本可以跨越間隔，但會受到一個懲罰。這個懲罰會隨著樣本越過間隔的距離增加而增加。

是的。支持向量機可以處理三維數據。支持向量機是一種用于分類和回歸分析的機器學習算法，在處理高維數據時也非常有效。在處理三維數據時，支持向量機會尋找一個能夠將不同類別的數據點分隔開的超平面。

支持向量機(2)

1、簡單的說，支持向量機就是通過尋求結構化風險最小來提高學習機泛化能力，實現經驗風險和置信范圍的最小化，從而達到在統計樣本量較少的情況下，亦能獲得良好統計規律的目的。

2、二次曲面支持向量機的優點有可處理高維數據，可以處理非線性問題。可處理高維數據：SVM適用于高維數據。因為在高維空間中，樣本之間的間隔更容易分離，使得SVM能夠更好地進行分類。

3、svm是一種典型的二類分類模型。支持向量機（英語：support vector machine，常簡稱為SVM，又名支持向量網絡）是在分類與回歸分析中分析數據的監督式學習模型與相關的學習算法。

4、SVM - support vector machine， 俗稱支持向量機，為一種supervised learning算法，屬于classification的范疇。在數據挖掘的應用中，與unsupervised的Clustering相對應和區別。

5、支持向量機(support vector machine，SVM)是一種出色的分類技術，也可以用于回歸分析(SVR)。這種技術可以很好的應用于高維數據，避免維度災難等問題。 SVM有一個特點就是使用訓練集中的一個子集來表示決策邊界，該子集稱作 支持向量。

筆記:支持向量機

1、支持向量 只有那些拉格朗日乘子α不為0對應的點才對最終的決策函數有貢獻，這些點均位于分割邊界上，被稱為支持向量。

2、SVM以其數學理論的魅力著稱，它在處理分類問題時，首要目標是找到線性可分的超平面。這個超平面不僅能夠將兩類樣本清晰劃分，而且力求找到與最近樣本點保持最大間隔的決策邊界，這些最近的樣本點稱為支持向量。

3、為了解決這個問題，支持向量機采用了一種稱為“軟間隔”的方法。這允許一些樣本可以跨越間隔，但會受到一個懲罰。這個懲罰會隨著樣本越過間隔的距離增加而增加。

4、SVM - support vector machine， 俗稱支持向量機，為一種supervised learning算法，屬于classification的范疇。在數據挖掘的應用中，與unsupervised的Clustering相對應和區別。

5、即該樣本恰好在最大間隔邊界上；若 ，則 ，此時若 ，則該樣本落在最大間隔內部，若 ，則該樣本被錯誤分類。