热线电话：13121318867

登录
首页大数据时代支持向量机SVM 概念及特征介绍
支持向量机SVM 概念及特征介绍
2020-07-03
收藏

支持向量机SVM(Support Vector Machine)，是常见的一种判别方法。在机器学习领域，是有监督学习模型，通常用来进行模式识别、分类及回归分析，主要针对小样本数据进行学习、分类和预测，类似的根据样本进行学习的方法还有决策树归纳算法等。

支持向量机SVM主要思想：

对线性可分情况进行判别分析;对线性不可分的情况，通过使用非线性映射算法将低维输入空间线性不可分的样本，转化为高维特征空间使其线性可分，从而使得高维特征空间采用线性算法对样本的非线性特征进行线性分析成为可能。

基于结构风险最小化理论，在特征空间中构建最优超平面，使得学习器得到全局最优化，且在整个样本空间的期望，以某个概率满足一定上界。

支持向量机SVM一般特征

⑴SVM学习问题可以表示为凸优化问题，因此可以利用已知的有效算法发现目标函数的全局最小值。而其他分类方法(如基于规则的分类器和人工神经网络)都采用一种基于贪心学习的策略来搜索假设空间，这种方法一般只能获得局部最优解。

⑵SVM通过最大化决策边界的边缘来控制模型的能力。尽管如此，用户必须提供其他参数，如使用核函数类型和引入松弛变量等。

⑶通过对数据中每个分类属性引入一个哑变量，SVM可以应用于分类数据。

⑷SVM一般只能用在二类问题，对于多类问题效果不好。

支持向量机SVM的优点：

1、不需要很多样本，不需要有很多样本并不意味着训练样本的绝对量很少，而是说相对于其他训练分类算法比起来，同样的问题复杂度下，SVM需求的样本相对是较少的。并且由于SVM引入了核函数，所以对于高维的样本，SVM也能轻松应对。

2、结构风险最小。这种风险是指分类器对问题真实模型的逼近与问题真实解之间的累积误差。

3、非线性，是指SVM擅长应付样本数据线性不可分的情况，主要通过松弛变量(也叫惩罚变量)和核函数技术来实现，这一部分也正是SVM的精髓所在。


CDA数据分析师考试相关入口一览（建议收藏）：

▷ 想报名CDA认证考试，点击>>>   “CDA报名” 了解CDA考试详情；

▷ 想学习CDA考试教材，点击>>> “CDA教材” 了解CDA考试详情；

▷ 想加入CDA考试题库，点击>>> “CDA题库” 了解CDA考试详情；

▷ 想了解CDA考试含金量，点击>>> “CDA含金量” 了解CDA考试详情；

SVM 特征 支持向量机SVM 支持向量机 特征空间 有监督 有监督学习 神经网络

数据分析咨询请扫描二维码

若不方便扫码，搜微信号：CDAshujufenxi

上一篇PCA降维原理(主成分分析)的数学理论
下一篇SVC，NuSVC，LinearSVC有什么区别
数据分析师考试动态
CDA报考指南
数据分析学习
数据分析师资讯
更多

CDA教育闭环

常见问题

关于我们

CDA数据分析师公众号

  • CDA数据分析师公众号

CDA考试中心小程序

  • CDA考试中心服务号

CDA数据分析师App下载

  • CDA数据分析师App下载
Copyright © 2015-2021, www.cda.cn All Rights Reserved. CDA数据分析师(北京国富如荷网络科技有限公司) 版权所有 京ICP备11001960号-9 京公网安备 11010802034615号 经营许可证编号：京B2-20210330
联系电话：13321103290 (微信同号)

OK
客服在线
立即咨询
客服在线
立即咨询