svm（關(guān)于svm的簡(jiǎn)介）

大家好，svm，關(guān)于svm的簡(jiǎn)介很多人還不知道，現(xiàn)在讓我們一起來(lái)看看吧！

1、支持向量機(jī)(Support Vector Machine)是一種監(jiān)督模式識(shí)別和機(jī)器學(xué)習(xí)方法，采用最大分類(lèi)間隔準(zhǔn)則實(shí)現(xiàn)有限訓(xùn)練樣本情況下推廣能力的優(yōu)化。

2、通過(guò)核函數(shù)間接實(shí)現(xiàn)非線(xiàn)性分類(lèi)或函數(shù)回歸，支持向量機(jī)通常簡(jiǎn)寫(xiě)作SVM。

3、SVM使用鉸鏈損失函數(shù)（hinge loss）計(jì)算經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)（empirical risk）并在求解系統(tǒng)中加入了正則化項(xiàng)以?xún)?yōu)化結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)（structural risk），是一個(gè)具有稀疏性和穩(wěn)健性的分類(lèi)器。

4、SVM可以通過(guò)核方法（kernel method）進(jìn)行非線(xiàn)性分類(lèi)，是常見(jiàn)的核學(xué)習(xí)（kernel learning）方法之一。

5、SVM被提出于1964年，在二十世紀(jì)90年代后得到快速發(fā)展并衍生出一系列改進(jìn)和擴(kuò)展算法，在人像識(shí)別（face recognition）、文本分類(lèi)（text categorization）等模式識(shí)別（pattern recognition）問(wèn)題中有得到應(yīng)用。

本文關(guān)于svm的簡(jiǎn)介就講解完畢，希望對(duì)大家有所幫助。