svm的支持向量机

资 源 简 介

svm的支持向量机

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。其核心思想是找到一个最优超平面，能够最大化不同类别数据之间的间隔。

在实现SVM时，有几个关键点需要注意。首先需要理解硬间隔和软间隔的概念区别。硬间隔要求所有数据都被正确分类，而软间隔则允许一些数据点落在间隔区域内或错误分类，这通过引入松弛变量来实现。

核技巧是SVM的重要特性，它通过将数据映射到高维空间来解决线性不可分问题。常用的核函数包括线性核、多项式核和高斯核(RBF核)。选择合适的核函数对模型性能有很大影响。

求解SVM本质上是一个凸优化问题，通常采用拉格朗日乘子法将其转化为对偶问题。这个优化过程会识别出那些对决策边界起关键作用的数据点，即所谓的"支持向量"。

在实际应用中，SVM需要调整的主要参数包括惩罚系数C和核函数参数。C控制对错误分类的容忍度，而核参数如高斯核的γ则影响决策边界的形状。合理的参数选择需要通过交叉验证来确定。