支持向量机的优缺点,支持向量机最通俗易懂

简述svm的基本原理 2022-12-23 13:38 957 墨鱼

简述svm的基本原理

支持向量机的优缺点,支持向量机最通俗易懂

可以得到一个效果很好的base-line训练器. 支持向量机具有如下的优缺点，优点：高维空间有效：维度大于样本数量的情况下，依然有效：预测时使用训练样本的子集(也即支持向量),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

(2)数据归一化；(3)执行svm寻找最优的超平面；(4)绘制分类超平面核支持向量；(5)利用多项式特征在高维空间中执行线性svm (6)选择合适的核函数，执行非线性svm; 3、算法优缺点：算法支持向量机优缺点_数学_自然科学_专业资料___ SVM 有如下主要几个特点：(1)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映射；(2)对特征空间划分的最优

4. 支持向量机的优缺点优点a. 支持向量机计算复杂性由支持向量的数量决定，而不是样本空间的维度决定，避免了维数灾难b. 少数支持向量决定最终结果，对异常值常规SVM只支持二分类；对缺失数据敏感；百度百科版本支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)是Corinna Cortes和Vapnik等于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特

支持向量缺点：1.如果数据特征（维度）大于样本量，支持向量机表现很差2.支持向量机不提供概率区间估计5. 支持向量机的优缺点是什么？优点：- SVM 在高维空间中是有效的；- 在维数大于样本数的情况下仍然有效；- SVM 是内存高效的；缺点：- 如果特征的数量远大于样本的数量，那么在选择

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