【机器学习】第6章 支持向量机（SVM）
一、概念
1.支持向量机（support vector machine，SVM）：
（1）基于统计学理论的监督学习方法，但不属于生成式模型，而是判别式模型。
（2）支持向量机在各个领域内的模式识别问题中都有广泛应用，包括人脸识别、文本分类、笔迹识别等。
（3）在解决小样本、非线性及高维模式识别等问题中表现出了许多特有的优势。
（4）在函数模拟、模式识别和数据分类等领域也取得了极好的应用效果。
2.分三种，但是前两种差不多：
（1）线性可分时，通过硬间隔最大化。
（2）近似线性可分时，通过软间隔最大化。
（3）不可分时，通过使用核技巧以及软间隔最大化。
3.线性可分SVM
（1）原理：在这n维的数据空间中找到一个超平面（Hyper Plane），将所有的正例划分到超平面的一侧，将所有的负例划分到超平面的另一侧。
（2）超平面可以有无数个，所以寻找边际最大的平面。
（3）硬间隔缺点：
对于异常值过于敏感，就是有的值它离超平面异常的近，导致一系列问题
（4）所以引入了软间隔，也就是上面的近似线性可分，它nb在允许少量分类错误，以此消除硬间隔所产生的问题。
（5）上述只是二分类，但是多分类也可以，不要产生思维禁锢，了解即可。
4.非线性问题（核函数）
（1）在空间中无法用一条直线（线性）将数据集中的正例和负例正确地分隔开，但可以用一条圆形曲线（非线性）分隔。
（2）对此，采用核函数来解决，原理是从低纬升至高维，是的，你没有看错，相当于从一张纸变成一块积木。
但是看似复杂了，但是实际上也确实很难。
但是解释起来很简单，就是把正例和负例从原来在一个面上剥离，一个全部在“上面”，一个全部在下面。
（3）对此产生的问题：维度灾难
二、习题
多选题：
10. 下列关于支持向量机的说法正确的是（ ABC ）
A、可用于多分类问题
B、超平面的位置仅由支持向量决定，与其他样本点无关。
C、支持非线性的核函数
D、是一种监督式的学习方法，属于生成式模型。
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