9、快速支持向量机（SVM）实现及应用

快速支持向量机（SVM）实现及应用

一、核心算法与学习方式

在线学习方式，如随机梯度下降（SGD），在处理大规模数据时展现出了简单、有效和可扩展的特点。尽管每次仅处理一个示例，但只要数据流是随机的，并且学习器针对问题进行了良好的调整（通常学习率是关键参数），SGD 就能近似达到将所有数据存储在内存中并使用批量算法的效果。不过，其结果目前仅能与批量线性模型相媲美，对于更复杂、方差大于偏差的学习器，如支持向量机（SVM）、神经网络或决策树的集成方法，还存在提升空间。

对于某些问题，如高而宽但稀疏的数据，简单的线性组合可能就足够了。但通过将现有特征映射到更高维度（使用不同阶的交互、多项式展开和核近似），可以加速和改进对响应与特征之间复杂非线性关系的学习。

二、本章涵盖内容

1. 引入 SVM ：介绍 SVM 的基本概念和数学公式，帮助理解其工作原理。
2. SGD 与铰链损失 ：提出使用带铰链损失的 SGD 作为大规模任务的可行解决方案，它采用与批量 SVM 相同的优化方法。
3. 非线性近似 ：为 SGD 提供非线性近似方法。
4. 其他解决方案 ：概述除 Scikit - learn 中的 SGD 算法外的其他大规模在线解决方案。

三、实验数据集

我们将使用 UCI 机器学习库中的两个数据集进行实验：
1. 自行车共享数据集 ：该数据集包含 2