统计学习方法 李航---第7章 支持向量机
来源:互联网 发布:php redis连接池配置 编辑:程序博客网 时间:2024/06/02 01:15
原文:http://www.cnblogs.com/YongSun/p/4767130.html
支持向量机(support vector machines, SVM)是一种二类分类模型。它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器;支持向量机还包括核技巧,这使它成为实质上的非线性分类器。支持向量机的学习策略就是间隔最大化,可形式化为一个求解凸二次规划(convex quadratic programming)的问题,也等价于正则化的合页损失函数的最小化问。支持向量机的学习算法是求解凸二次规划的最优化算法。
支持向量机学习模型:线性可分支持向量机(linear support vector machine in linearly separable case )、线性支持向量机(linear support vector machine)及非线性支持向量机(non-linear support vector machine)。学习方法包括:硬间隔最大化(hud margin maximization)、软间隔最大化(soft margin maximization)、核技巧(kernel trick)。通过使用核函数可以学习非线性支持向量机,等价于隐式地在高维的特征空间中学习线性支持向量机。这样的方法称为核技巧(kernel trick)
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