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机器学习 监督学习支持向量机 如何实现?基本原理是什么?相比于传统智能技术它有哪些优缺点?有哪些开源技术框架支持?哪些编程语言可以支持开发?基本开发流程分享(图文详解1)

AIGC Micheal 7个月前 (12-29) 168次浏览 已收录 扫描二维码
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机器学习 监督学习支持向量机 如何实现?基本原理是什么?相比于传统智能技术它有哪些优缺点?有哪些开源技术框架支持?哪些编程语言可以支持开发?基本开发流程分享(图文详解1)

监督学习支持向量机

机器学习 监督学习支持向量机 如何实现?基本原理是什么?相比于传统智能技术它有哪些优缺点?有哪些开源技术框架支持?哪些编程语言可以支持开发?基本开发流程分享

支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是一种常用的监督学习算法,用于分类和回归问题。它通过找到一个最优的超平面来将不同类别的数据样本分隔开来,同时最大化分类边界与最近样本点之间的间隔,从而实现高效的分类。

SVM 的基本原理如下:

  1. 数据预处理:首先对输入数据进行预处理,包括特征选择、特征缩放(归一化或标准化)等操作。
  2. 特征空间转换:将数据映射到高维特征空间,使得数据在新空间中线性可分(如果原始空间中数据线性不可分)。
  3. 寻找最优超平面:在特征空间中,寻找一个最优的超平面,使得两个不同类别的数据样本分别位于超平面的两侧,并且使两侧距离超平面最近的样本点到超平面的距离最大化,这些样本点被称为支持向量。
  4. 决策函数:基于所找到的最优超平面,构建一个决策函数,可以根据新的样本数据确定其类别。

相比于传统智能技术,SVM 具有以下优点:

  1. 在高维空间中有效:通过特征空间的映射,SVM 可以处理高维数据,适用于复杂的分类问题。
  2. 泛化能力强:SVM 采用结构风险最小化原则,具有较好的泛化能力,可以避免过拟合问题。
  3. 对于小样本数据有效:SVM 可以处理小样本数据集,减少数据需求。

然而,SVM 也有一些缺点:

  1. 对大规模数据集不太适用:SVM 在处理大规模数据集时,需要较长的训练时间和较大的存储空间。
  2. 对缺失数据敏感:SVM 对于包含大量缺失数据的数据集可能表现不佳。
  3. 参数选择较为困难:SVM 中的核函数和参数选择对结果影响较大,需要进行调参。
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