什麼是支援向量機（svm）以及它的用途？
1樓：惠企百科
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。
12、核支援向量機svm
2樓：新科技
核支援向量機kernelized support vector machine，支援就是重要的意思，向量就是點，機就是機器，即重要的點。
位於類別之間邊界上的那些點，這些點叫作支援向量。想要對新樣本點進行**，需要測量它與每個支援向量之間的距離。
核支援向量機可用於迴歸svr和分類svc。
下面利用乳腺癌資料集對模型進行訓練：
輸出。訓練集的精度為1，但測試集精度只有63%，存在過擬合。svm要求所有特徵有相似的變化範圍，乳腺癌資料集的特徵具有不同的量級，對核svm有很大的影響，我們對每個特徵進行縮放，使其大致都位於同一範圍，如將所有特徵縮放到0和1之間（每乙個數-最小值/範圍，注意測試集也是採用訓練集的最小值和範圍的標準）。
輸出。因為訓練集和測試集的效能非常接近，但還沒有接近100%的精度，所以模型還是處於欠擬合的狀態。我們可以嘗試增大c或gamma來擬合更為複雜的模型。
gamma是控制高斯核寬度的引數，它決定了點與點之間靠近是指多大的距離，gamma越小，更多的點被看作比較靠近。c是正則化引數，它限制每個特徵的重要性（確切的說每個點的dual_coef_）。兩個引數的設定通常是強烈相關的，應該同時調節。
預設情況下，c=1，gamma=1。
輸出。增大c顯著改進了模型，得到了97%的精度。
svm允許決策邊界很複雜，即使資料只有幾個特徵，它在低維資料和高維資料（即很少特徵和很多特徵）上的表現都很好。
缺點：1需要進行資料預處理，對資料的縮放和引數的設定非常敏感，所以資料預處理和調參都需要非常小心。這也是為什麼如今很多應用中用的都是基於樹的模型，比如隨機森林或梯度提公升（需要很少的預處理，甚至不需要預處理）。
svm模型很難檢查，也很難解釋為什麼會這麼**，難以將模型向非專家進行解釋。
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