svm演算法步驟

⑴ 機器學習演算法之——支持向量機(Support Vector Machine）講解及Python實現

從本周開始，我們將深入探討機器學習競賽中的基礎且廣泛應用的演算法——支持向量機(Support Vector Machine, SVM)。即使不是為了比賽的名次，理解這些基本模型也是必不可少的。今天，我們將從SVM的基本概念講起。

SVM是一種經典的二分類模型，屬於監督學習方法。其核心思想是找到一個最優的超平面，該超平面能夠最大化樣本間的間隔，形成一個凸二次規劃問題。當樣本線性可分時，SVM的目標是找到一條能將正負樣本分開，且對擾動最不敏感的直線，即所謂的「支持向量」所決定的超平面。

區分線性可分和非線性可分的關鍵在於，線性可分是指用直線（在低維空間）或平面（高維空間）就能清晰劃分兩類樣本，而非線性可分則需要更復雜的模型。對於非線性問題，通過核函數，我們可以將樣本映射到更高維空間，使得線性分類變得可能。

SVM的學習過程涉及拉格朗日乘子法和KKT條件，這是一種求解有約束優化問題的有效方法。通過引入鬆弛變數，線性不可分問題得到了緩解，形成了軟間隔支持向量機，它允許一些樣本點稍微偏離間隔邊界。

在實際應用中，SVM有其獨特優勢，如高分類精度、對少量數據的處理能力強和解決非線性問題的能力。然而，它也存在挑戰，如在大量數據和多參數選擇上的計算復雜性，以及對缺失數據的敏感性。

現在，你可以通過這個鏈接測試自己對SVM的理解：[鏈接]。進一步學習其他機器學習演算法，如HMM、決策樹、梯度提升和邏輯回歸，可以在這里找到：[延伸閱讀]。