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。

大家可能都聽過這個一句話：你考99分是因為你只能考到99分，而學(xué)霸考100分是因為試卷只有100分。

用學(xué)霸來形容支持向量機（Support Vector Machine，SVM）算法其實一點都不過分，因為它可以說是機器學(xué)習分類算法中的“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)習橫行的今天，也因為比深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更輕量級，而被作為模型效果的基準線。

一、基本原理

舉個栗子，我們要把下圖中的藍圈圈和紅方塊用一條線分開，會發(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，我們又加上了兩個綠色的三角形（新樣本），上方的三角形更靠近藍圈圈，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候，不僅要保證分類的正確性，還要盡可能保證邊界樣本點到這條線的距離盡可能遠，以留出足夠多的安全邊際。而距離線越遠，表示區(qū)分度越高，分類效果越好。

按照這個思路，我們可以找到下圖的這條分類線，它是距離兩個類別間隔最大的線，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（SVM）的基本思路：當樣本數(shù)據(jù)是線性可分的時候，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，還盡可能讓兩個類別更容易區(qū)分。

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

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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平面，這個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。

我們按照這個思路繼續(xù)外推，比如映射到一個更高維的空間，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)、多項式核函數(shù)、高斯核函數(shù)等。

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

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)練一個分類器，將圖像分為不同的類別，如人臉識別、物體識別、圖像檢索等。
• 生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域：可以使用SVM來進行癌癥分類、蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測、基因表達數(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進行命名實體識別、句法分析、機器翻譯等任務(wù)。

三、優(yōu)缺點

SVM算法的優(yōu)點：

• 高準確性：SVM在處理二分類問題時具有較高的準確性，尤其在小樣本數(shù)據(jù)集上表現(xiàn)出色。
• 泛化能力強：SVM通過最大化間隔來提高模型的泛化能力，減少過擬合的風險。
• 可處理高維數(shù)據(jù)：SVM在高維數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)較好，因為在高維空間中，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，從而提高分類的準確性。
• 特征選擇：SVM可以通過支持向量的重要性來進行特征選擇，幫助識別最重要的特征，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：

• 計算復(fù)雜度高：SVM在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集時的計算復(fù)雜度較高，需要較長的訓(xùn)練時間和較大的內(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，需要進行調(diào)優(yōu)。
• 不適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集：由于計算復(fù)雜度高，SVM在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集時可能不太適用。
• 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，可能會導(dǎo)致模型的性能下降。
• 不直接提供概率估計：SVM本身不直接提供概率估計，需要通過一些額外的方法來進行概率估計。

四、總結(jié)

本文我們介紹了支持向量機（SVM）的原理、應(yīng)用場景和優(yōu)缺點，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。