支持向量机的缺点,支持向量机工作流程

svm支持向量机中的预测 2022-12-25 15:17 880 墨鱼

svm支持向量机中的预测

支持向量机的缺点,支持向量机工作流程

大大简化了通常的分类和回归等问题；(5)SVM 的最终决策函数只由少数的支持向量所确定，计算的复杂性取决于支持向量的数目，而不是样本空间的维数，这在某种意义支持向量机(SVM) 一、SVM优点1、解决小样本下机器学习问题。2、解决非线性问题。3、无局部极小值问题。相对于神经网络等算法) 4、可以很好的处理高维数据

(1)非线性映射是SVM方法的理论基础，SVM利用内积核函数代替向高维空间的非线性映射；2)对特征空间划分的最优超平面是SVM的目标，最大化分类边际的思想是SVM方法的核SVM的缺点我觉得其实也是很多机器学习算法面临的难题，我所知道的基本上有两点：1) SVM在处理小规模

缺点： (1) SVM算法对大规模训练样本难以实施由于SVM是借助二次规划来求解支持向量，而求解二次规划将涉及m阶矩阵的计算(m为样本的个数),当m数目很大时该矩阵的存储和计算支持向量机的泛化错误率较低，也就是说它具有良好的学习能力，且学到的结果具有很好的推广性。这些优点使得支持向量机十分流行，有些人认为它是监督学习中最好的定式算法。支持向量机

⊙﹏⊙ 1.6. 支持向量机(SVM)的优缺点SVM的优点：1)可以解决小样本情况下的机器学习问题。2)可以提高泛化性能。3)可以解决高维问题。4)可以解决非线性问题。5)缺点当观测样本很多时，效率并不是很高；对非线性问题没有通用解决方案，有时候很难找到一个合适的核函数；对于核函数的高维映射解释力不强，尤其是径向基函数；常规SVM只支持二分类；对缺失数据敏

(ˉ▽ˉ；) 2、支持向量机的缺点(1)难以训练大规模数据集。SVM的空间消耗主要是存储训练样本和核矩阵，由于SVM是借助二次规划来求解支持向量，而求解二次规划将涉及m阶矩阵支持向量机优缺点SVM有如下主要几个特点1非线性映射是SVM方法的理论基础SVM利用内积核函数代替向高维空间的非线性映射2对特征空间划分的最优超平面是SVM的目标

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标签：支持向量机工作流程