SVM

支持向量机,英文名为support vector machine,简称SVM,它是一种传统的机器学习方法,在神经网络出现之前是效果最好的分类模型,修改后的SVM也可以运行回归任务。通常情况下,支持向量机是一种二分类模型,其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器,间隔最大使得它有别于感知机。支持向量机的学习策略是间隔最大化,可形式化为一个凸二次规划问题的求解,或等价于正则化的合页损失函数最小化的问题。支持向量机的学习算法是求解凸二次规划的最优化算法。
2021-04-17
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