SVM(支援向量機)屬於神經網路範疇嗎?

2023-05-24 22:40:17 字數 1696 閱讀 1574

1樓:帳號已登出

首先什麼是svm?svm是英文“support vector machine‘’的縮寫,指的是支援向量機,是常見的一種判別方法。在機器學習領域,是一個有監督的學習模型,通常用來進行模式識別、分類以及迴歸分析。

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所以具體地從科學角度來說,這個線性svm的計算部分和一個單層神經網路一樣,就是一個矩陣乘積。svm的關鍵在於它的hinge loss以及maximum margin的想法。其實這個loss也是可以用在神經網路裡的(參見object detection的r-cnn方法)。

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這個問題svm(支援向量機)屬於神經網路範疇?對於處理非線性資料,svm和神經網路走了兩條不同的道路:神經網路通過多個隱層的方法來實現非線性的函式,有一些理論支援(比如說帶隱層的神經網路可以模擬任何函式),但是目前而言還不是非常完備;svm則採用了kernel trick的方法,這個在理論上面比較完備(rkhs,簡單地說就是一個泛函的線性空間)。

兩者各有好壞,神經網路最近的好處是網路設計可以很靈活,但是老被人說跳大神;svm的理論的確漂亮,但是kernel設計不是那麼容易,所以最近沒有那麼熱了。

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什麼是支援向量機(svm)以及它的用途?

2樓:汽車影老師

svm - support vector machine, 俗稱支援向量機,為一種supervised learning演算法,屬於classification的範疇。在資料探勘的應用中,與unsupervised的clustering相對應和區別。

廣泛應用於機器學習(machine learning), 計算機視覺(computer vision) 和資料探勘(data mining)當中。

假設要通過三八線把實心圈和空心圈分成兩類,那麼有無數多條線可以完成這個任務。在svm中,尋找一條最優的分界線使得它到兩邊的margin都最大。

3樓:匿名使用者

支援向量機將向量對映到一個更高維的空間裡,在這個空間裡建立有一個最大間隔超平面。在分開資料的超平面的兩邊建有兩個互相平行的超平面。分隔超平面使兩個平行超平面的距離最大化。

假定平行超平面間的距離或差距越大,分類器的總誤差越小。

它是一種監督式學習的方法,廣泛應用於統計分類以及迴歸分析中。

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