SVM算法不僅模型效果好，思維邏輯也超前。本文將介紹向量機(jī)算法相關(guān)詳情，希望對你有所啟發(fā)。

上篇文章我們介紹了決策樹和隨機(jī)森林算法，接下來讓我們用掌聲隆重歡迎分類算法中的“戰(zhàn)斗雞”：支持向量機(jī)。

大家可能都聽過這個(gè)一句話：你考99分是因?yàn)槟阒荒芸嫉?9分，而學(xué)霸考100分是因?yàn)樵嚲碇挥?00分。

用學(xué)霸來形容支持向量機(jī)（Support Vector Machine，SVM）算法其實(shí)一點(diǎn)都不過分，因?yàn)樗梢哉f是機(jī)器學(xué)習(xí)分類算法中的“天花板”戰(zhàn)力了。

SVM算法不僅模型效果好，而且思維邏輯超前，所以即便是在深度學(xué)習(xí)橫行的今天，也因?yàn)楸壬疃壬窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)更輕量級(jí)，而被作為模型效果的基準(zhǔn)線。

一、基本原理

舉個(gè)栗子，我們要把下圖中的藍(lán)圈圈和紅方塊用一條線分開，會(huì)發(fā)現(xiàn)可以畫出無數(shù)條線，并且這些線都非常好的完成了任務(wù)，看起來好像沒什么差別。

接下來，我們又加上了兩個(gè)綠色的三角形（新樣本），上方的三角形更靠近藍(lán)圈圈，下方的三角形更靠近紅方塊。根據(jù)之前介紹的K近鄰算法的原理，距離越近的樣本表示越相似，我們可以得到結(jié)論：上方的三角形大概率屬于藍(lán)圈圈，下方的三角形大概率屬于紅方塊。

那我們再來看剛才表現(xiàn)“完美”的那幾條線，會(huì)發(fā)現(xiàn)這條紅線表現(xiàn)出現(xiàn)了問題，分類和預(yù)期不一致，表現(xiàn)不如其他線。

這說明我們在確定分類線的時(shí)候，不僅要保證分類的正確性，還要盡可能保證邊界樣本點(diǎn)到這條線的距離盡可能遠(yuǎn)，以留出足夠多的安全邊際。而距離線越遠(yuǎn)，表示區(qū)分度越高，分類效果越好。

按照這個(gè)思路，我們可以找到下圖的這條分類線，它是距離兩個(gè)類別間隔最大的線，也可以稱為兩類樣本數(shù)據(jù)之間的中軸線。

剛才描述的思路就是支持向量機(jī)（SVM）的基本思路：當(dāng)樣本數(shù)據(jù)是線性可分的時(shí)候，找出距離兩類樣本間隔最大的一條線，這條線不止保證了分類的正確性，還盡可能讓兩個(gè)類別更容易區(qū)分。

圖中實(shí)心的藍(lán)圈圈和紅方塊，是距離這條線最近的樣本點(diǎn)，就叫做支持向量（Support Vector），這幾個(gè)邊界點(diǎn)到這條線的距離稱為間隔。

間隔距離越大，分類效果的安全邊際越高，就算有新數(shù)據(jù)超出了原有樣本的邊界，但只要差距沒超過間隔，分類結(jié)果就不會(huì)受影響，而尋找最大間隔的過程就是SVM算法最優(yōu)化參數(shù)的過程。

剛才舉的栗子是基于線性可分的樣本數(shù)據(jù)，那么面對下圖中的非線性可分的樣本，SVM是怎么處理的呢？

SVM的解決思路就是升維，將二維平面映射到三維空間，剛才那條分類線在三維空間上的投影就變成了一個(gè)平面，這個(gè)平面把原有的空間分割成兩部分，讓二維空間中混雜的樣本在三維空間中線性可分。

我們按照這個(gè)思路繼續(xù)外推，比如映射到一個(gè)更高維的空間，依然可以找到使樣本線性可分的那條“線”，只不過這條“線”是一個(gè)超平面。

SVM通過“核函數(shù)”來將樣本從低維空間映射到高維空間，讓樣本數(shù)據(jù)在新空間中線性可分。常見的核函數(shù)有線性核函數(shù)、多項(xiàng)式核函數(shù)、高斯核函數(shù)等。

所以，SVM就是一個(gè)有監(jiān)督的二分類器，目標(biāo)是找到一個(gè)超平面，讓兩類數(shù)據(jù)距離這個(gè)超平面最遠(yuǎn)，從而對新樣本數(shù)據(jù)的分類更準(zhǔn)確。

二、應(yīng)用場景

SVM不僅適用于線性問題，還適用于非線性問題，具有較好的分類性能和泛化能力，適用于多種實(shí)際問題的解決。

• 文本分類：SVM可以將文本表示為特征向量，并通過訓(xùn)練一個(gè)SVM分類器來將文本分為不同的類別，如垃圾郵件分類、情感分析、文本主題分類等。
• 圖像分類：通過提取圖像的特征向量，可以使用SVM來訓(xùn)練一個(gè)分類器，將圖像分為不同的類別，如人臉識(shí)別、物體識(shí)別、圖像檢索等。
• 生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域：可以使用SVM來進(jìn)行癌癥分類、蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測、基因表達(dá)數(shù)據(jù)分析等。
• 金融領(lǐng)域：SVM可以用于金融領(lǐng)域的多個(gè)任務(wù)，如信用評分、欺詐檢測、股票市場預(yù)測等。
• 醫(yī)學(xué)圖像分析：可以使用SVM來進(jìn)行病變檢測、疾病診斷、醫(yī)學(xué)圖像分割等。
• 自然語言處理：可以使用SVM進(jìn)行命名實(shí)體識(shí)別、句法分析、機(jī)器翻譯等任務(wù)。

三、優(yōu)缺點(diǎn)

SVM算法的優(yōu)點(diǎn)：

• 高準(zhǔn)確性：SVM在處理二分類問題時(shí)具有較高的準(zhǔn)確性，尤其在小樣本數(shù)據(jù)集上表現(xiàn)出色。
• 泛化能力強(qiáng)：SVM通過最大化間隔來提高模型的泛化能力，減少過擬合的風(fēng)險(xiǎn)。
• 可處理高維數(shù)據(jù)：SVM在高維數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)較好，因?yàn)樵诟呔S空間中，數(shù)據(jù)更容易線性可分。
• 非線性問題處理：通過使用核函數(shù)，SVM可以處理非線性問題，將數(shù)據(jù)映射到高維空間，從而提高分類的準(zhǔn)確性。
• 特征選擇：SVM可以通過支持向量的重要性來進(jìn)行特征選擇，幫助識(shí)別最重要的特征，減少特征維度。
• 對異常值的魯棒性：SVM對于異常值具有較好的魯棒性，不容易受到異常值的影響。

SVM算法的缺點(diǎn)：

• 計(jì)算復(fù)雜度高：SVM在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集時(shí)的計(jì)算復(fù)雜度較高，需要較長的訓(xùn)練時(shí)間和較大的內(nèi)存消耗。
• 參數(shù)選擇敏感：SVM的性能受到參數(shù)選擇的影響，如核函數(shù)的選擇、正則化參數(shù)的選擇等，需要進(jìn)行調(diào)優(yōu)。
• 不適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集：由于計(jì)算復(fù)雜度高，SVM在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集時(shí)可能不太適用。
• 不適用于噪聲較多的數(shù)據(jù)集：SVM對于噪聲較多的數(shù)據(jù)集敏感，可能會(huì)導(dǎo)致模型的性能下降。
• 不直接提供概率估計(jì)：SVM本身不直接提供概率估計(jì)，需要通過一些額外的方法來進(jìn)行概率估計(jì)。

四、總結(jié)

本文我們介紹了支持向量機(jī)（SVM）的原理、應(yīng)用場景和優(yōu)缺點(diǎn)，希望對大家有所幫助。

下篇文章，我們來聊一聊解決聚類問題的K均值算法，敬請期待。