SVM的主要算法

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SVM的主要算法

详 情 说 明

支持向量机(SVM)是一种强大的监督学习算法，主要用于解决分类和回归问题。它的核心思想是通过寻找最优超平面来实现数据分类，这个超平面能够最大化不同类别数据之间的边界距离。

SVM算法主要包含以下几个关键部分：

线性可分情况下的硬间隔分类器 当数据完全线性可分时，SVM试图找到一个能够完美分离两类数据的超平面，同时最大化两个类别之间的间隔。这通过求解一个带约束条件的二次规划问题来实现。

处理非线性可分数据的软间隔分类器 对于现实中更常见的无法完美线性分离的数据，SVM引入了松弛变量和惩罚参数，允许部分数据点位于间隔内或错误分类的一侧，同时仍然尽量最大化间隔。

核技巧处理非线性问题 对于复杂的非线性分类问题，SVM使用核函数将原始特征空间映射到更高维的空间，使数据在新的空间中变得线性可分。常用的核函数包括多项式核、高斯核(RBF)和sigmoid核等。

支持向量 最终得到的分类器只依赖于一小部分训练样本，这些样本被称为支持向量，它们位于决策边界附近或违反了间隔规则。

SVM算法因其出色的泛化能力、处理高维数据的能力和对小样本数据集的有效性，在许多领域都有广泛应用。