概要
支持向量机(英语:support vector machine,常简称为SVM,又名支持向量网络)是在分类与回归分析中分析数据的监督式学习模型与相关的学习算法。给定一组训练实例,每个训练实例被标记为属于两个类别中的一个或另一个,SVM训练算法创建一个将新的实例分配给两个类别之一的模型,使其成为非概率二元线性分类器。SVM模型是将实例表示为空间中的点,这样映射就使得单独类别的实例被尽可能宽的明显的间隔分开。然后,将新的实例映射到同一空间,并基于它们落在间隔的哪一侧来预测所属类别。
当训练数据线性可分时,通过硬间隔(hard margin,什么是硬、软间隔下面会讲)最大化可以学习得到一个线性分类器,即硬间隔SVM,如上图的的H3。
当训练数据不能线性可分但是可以近似线性可分时,通过软间隔(soft margin)最大化也可以学习到一个线性分类器,即软间隔SVM。
当训练数据线性不可分时,通过使用核技巧(kernel trick)和软间隔最大化,可以学习到一个非线性SVM。
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