An Overview of Support Vector Machines(SVM)

Support Vector Machines(SVM)"/>

An Overview of Support Vector Machines(SVM)

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

SVM（Support Vector Machine）支持向量机是一种二分类、线性、非参数模型，它可以用于解决数据集的二类别分类问题，并具有出色的预测性能。其最初提出者是Vapnik于1963年提出的一种优化方法。SVM可以将输入空间中的数据点划分为多个空间的超平面，这样可以有效地将不同类的数据分隔开来。SVM通过求解一个最大间隔超平面的最优解，使得决策边界对数据进行最大化，并通过软间隔回归限制分割面的复杂程度。

SVM能够在高维度空间上进行分类，并且不受样本大小的影响。它的输入特征可以是连续变量，也可以是离散变量，甚至还可以包括文本、图像等其他类型的数据。

在机器学习领域，SVM已经应用到了很多领域。其中电子商务、文本分类、图像识别、生物信息学等都曾经应用过SVM。而由于其出色的预测能力和处理海量数据的效率，已经成为工业界和学术界研究的热点。

本文主要会对SVM相关的背景知识做一个简单的介绍，然后会对SVM的基本概念及术语进行阐述。之后，我们会详细描述SVM的核心算法原理，包括软间隔SVM、最大熵正则化SVM、核函数等。同时，我们还会以实际例子加以说明，帮助读者快速了解SVM的工作流程。

2.基本概念和术语

支持向量

支持向量是训练SVM模型时所涉及到的向量，它们满足一些特定的条件，能够有效地划分训练数据集。如果某个向量被错误地标记为正例或负例，那么它就不会成为支持向量。只有支持向量才会影响到SVM的最终结果。支持向量对于模型的分类精确度有着至关重要的作用。

一般来说，支持向量是距离分割超平面最近的样本点。如何找到这些支持向量，主要取决于训练的目标函数&