怎么理解支持向量機(jī)SVM算法這一概念及其應(yīng)用場景？這篇文章里，作者做了相對詳細(xì)的分析和解讀，一起來看一下。

一、什么叫支持向量機(jī)算法

支持向量機(jī)SVM算法，英文全稱是“Support Vector Machine”。在機(jī)器學(xué)習(xí)中，SVM是監(jiān)督學(xué)習(xí)下的二分類算法，可用于分類和回歸任務(wù)。

二、基本原理

SVM的核心任務(wù)就是：構(gòu)建一個N-1維的分割超平面來實(shí)現(xiàn)對N維樣本數(shù)據(jù)放入劃分，認(rèn)定的分隔超平面兩側(cè)的樣本點(diǎn)分屬兩個不同類別。我們還是從一個最為簡單的示例開始講起（二維平面）：

情況1：請大家觀察一下，A、B、C三條直線哪一條才是正確的分類邊界呢？顯而易見，只有A“完整”的區(qū)分了兩種數(shù)據(jù)的決策邊界。

情況2：與情況1不同的是，上圖中，A、B、C三條線都完整的區(qū)分了邊界，那我們應(yīng)該如何選擇呢？既然能分豆的工具這么多，那我們理所當(dāng)然應(yīng)該找一個最好的是不是？最佳答案應(yīng)該是B，因?yàn)锽與邊數(shù)據(jù)的距離是最遠(yuǎn)的，之所以選擇邊距最遠(yuǎn)的線，是因?yàn)檫@樣它的容錯率更高，表現(xiàn)更穩(wěn)定，也就是說當(dāng)我們再次放入更多的豆的時候，出錯的概率更小。

那么由此推導(dǎo)出，SVM的分類方法，首先考慮的是正確分類；其次考慮的優(yōu)化數(shù)據(jù)到邊界的距離。接下來更麻煩的情景出現(xiàn)了，請看下圖，這堆豆子要怎么分？如果這是在一個二維平面上，這些豆子應(yīng)該用一條什么線來劃分呢？

難道我們真的要在畫一條無限曲折的線去劃分嗎?如果再怎樣曲折還是無法區(qū)分又該怎么做呢？這就是線性不可分的情況，其實(shí)在現(xiàn)實(shí)生活中，大量的問題都線性不可分，而SVM正是處理這種線性不可分情況的好幫手。

處理這類問題的辦法就是，將二維平面轉(zhuǎn)化到一個三維空間，因?yàn)橥诘途S空間下的非線性問題，轉(zhuǎn)化到高維空間中，就變成了線性問題。比如說上面的圖也許就變成了下方的情況。

如上圖所示，即三維樣本數(shù)據(jù)被二維平面劃分，在二維空間中的不可分問題也被轉(zhuǎn)換成了三維線性可分問題，可以被支持向量機(jī)處理。基于這個思想，SVM采用核函數(shù)來實(shí)現(xiàn)低維空間到高維空間的映射，從而在一定程度上解決了低維空間線性不可分的問題。

下面我們簡述一下關(guān)于核函數(shù)的定義，以利于進(jìn)一步理解他的作用。

核函數(shù)：任意兩個樣本點(diǎn)在擴(kuò)維后的空間的內(nèi)積，如果等于這兩個樣本點(diǎn)在原來空間經(jīng)過一個函數(shù)后的輸出，那么這個函數(shù)就叫核函數(shù)。作用：有了這個核函數(shù)，以后的高維內(nèi)積都可以轉(zhuǎn)化為低維的函數(shù)運(yùn)算了，這里也就是只需要計(jì)算低維的內(nèi)積，然后再平方。明顯問題得到解決且復(fù)雜度極大降低。總而言之，核函數(shù)它本質(zhì)上隱含了從低維到高維的映射，從而避免直接計(jì)算高維的內(nèi)積。

常用的核函數(shù)有如下一些：例如線性核函數(shù)、多項(xiàng)式核函數(shù)、徑向基核函數(shù)（RBF）、高斯核函數(shù)、拉普拉斯核函數(shù)、sigmoid核函數(shù)等等。三、支持向量機(jī)算法的應(yīng)用步驟

下面是SVM算法應(yīng)用過程中的關(guān)鍵步驟：

第一步：數(shù)據(jù)準(zhǔn)備與預(yù)處理（通用）在應(yīng)用SVM前，首先需要收集并準(zhǔn)備相關(guān)數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟可能包括數(shù)據(jù)清洗（去除噪聲和不相關(guān)的數(shù)據(jù)點(diǎn)），數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換（如特征縮放確保不同特征在相近的數(shù)值范圍），以及數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理。

第二步：選擇核函數(shù)根據(jù)數(shù)據(jù)集的特性選擇合適的核函數(shù)，是SVM核心的步驟之一。如果數(shù)據(jù)集線性可分，可以選擇線性核；對于非線性數(shù)據(jù)，可以選擇如徑向基函數(shù)（RBF）核或多項(xiàng)式核來增加數(shù)據(jù)維度并發(fā)掘復(fù)雜的數(shù)據(jù)關(guān)系。

第三步：參數(shù)優(yōu)化優(yōu)化SVM的參數(shù)（例如C參數(shù)和核參數(shù)）對模型的性能有著直接的影響。C參數(shù)決定數(shù)據(jù)點(diǎn)違反間隔的程度的容忍性，而核參數(shù)（如RBF核的γ參數(shù)）控制了數(shù)據(jù)映射到高維空間后的分布。

第四步：訓(xùn)練SVM模型使用選定的核函數(shù)和優(yōu)化后的參數(shù)，利用訓(xùn)練數(shù)據(jù)來訓(xùn)練SVM模型。在這個階段，算法將學(xué)習(xí)劃分不同類別的最佳超平面，并確定支持向量。

第五步：模型評估（通用）利用測試集來評估SVM模型的表現(xiàn)。常見的評估指標(biāo)包括準(zhǔn)確率、召回率、F1分?jǐn)?shù)等。評估結(jié)果可以幫助我們了解模型在未知數(shù)據(jù)上的泛化能力。第六步：模型部署與監(jiān)控（通用）

最后一步是將訓(xùn)練好的SVM模型部署到生產(chǎn)環(huán)境中，并實(shí)施持續(xù)監(jiān)控。在模型部署過程中，需要確保實(shí)時數(shù)據(jù)的格式與訓(xùn)練時一致，并對模型進(jìn)行定期評估以適應(yīng)可能的數(shù)據(jù)或環(huán)境變化。

四、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(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)體識別、句法分析、機(jī)器翻譯等任務(wù)。

五、優(yōu)缺點(diǎn)

優(yōu)點(diǎn)：

• 效果很好，分類邊界清晰；
• 在高維空間中特別有效；
• 在空間維數(shù)大于樣本數(shù)的情況下很有效；
• 它使用的是決策函數(shù)中的一個訓(xùn)練點(diǎn)子集（支持向量），所以占用內(nèi)存小，效率高。

缺點(diǎn)：

• 如果數(shù)據(jù)量過大，或者訓(xùn)練時間過長，SVM會表現(xiàn)不佳；
• 如果數(shù)據(jù)集內(nèi)有大量噪聲，SVM效果不好；
• SVM不直接計(jì)算提供概率估計(jì)，所以我們要進(jìn)行多次交叉驗(yàn)證，代價過高。

參考：

• AI產(chǎn)品經(jīng)理必懂算法：支持向量機(jī)SVM-人人都是產(chǎn)品經(jīng)理-燕然未勒
• 解碼分類的超級英雄——支持向量機(jī)（SVM)-人人都是產(chǎn)品經(jīng)理-柳星聊產(chǎn)品