支持向量機

在機器學習中 ， 支援向量機 ( 常簡稱爲SVM ， 又名支援向量網絡 ） 是在分類與迴歸分析中分析數據的監督式學習模型與相關的學習算法 。 給定一組訓練實例 ， 每個訓練實例被標記爲屬於兩個類別中的一個或另一個 ， SVM訓練算法建立一個將新的實例分配給兩個類別之一的模型 ， 使其成爲非概率線性分類器 。 SVM模型是將實例表示爲空間中的點 ， 這樣映射就使得單獨類別的實例被儘可能寬的明顯的間隔分開 。 然後 ， 將新的實例映射到同一空間 ， 並基於它們落在間隔的哪一側來預測所屬類別 。 除了進行線性分類之外 ， SVM還可以使用所謂的有效地進行非線性分類 ， 將其輸入隱式映射到高維特徵空間中 。 當數據未被標記時 ， 不能進行監督式學習 ， 需要用非監督式學習 ， 它會嘗試找出數據到簇的自然聚類 ， 並將新數據映射到這些已形成的簇 。 將支援向量機改進的聚類算法被稱爲支援向量聚類 ， 當數據未被標記或者僅一些數據被標記時 ， 支援向量聚類經常在工業應用中用作分類步驟的預處理 。