SVM算法成功秘诀

最新推荐文章于 2022-04-15 14:17:09 发布
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本文探讨了SVM算法的四个关键特性：采用L2范数正则化防止过拟合；利用核技巧提高计算效率；优化问题属于二次规划，有专门的优化算法如SMO；具备坚实的理论基础。

第一，SVM求解最优分类器的时候，使用了L2-norm regularization，这个是控制Overfitting的关键。

第二，SVM不需要显式地构建非线性映射，而是通过Kernel trick完成，这样大大提高运算效率。

第三，SVM的优化问题属于一个二次规划（Quadratic programming），优化专家们为SVM这个特殊的优化问题设计了很多巧妙的解法，比如SMO（Sequential minimal optimization）解法。

第四，Vapnika的统计学习理论为SVM提供了很好的理论背景（这点不能用来解释为什么SVM这么popular，因为由理论导出的bound太loose）

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