支持向量机的原理

 

很早就买了《数据挖掘中的新方法--支持向量机》，一直没有认真看。最近复习了向量，空间，矩阵，然后从头开始看发现逐渐看出一些门道了。

支持向量机，开始给人的感觉很高级，其实也是一类求最大值的问题。只是样本都是一些向量，划分的时候也是用直线去划分。

这是一类求最大化，最小化求值。

一切都是从简单的二维点的划分开始的。了解二维点的划分，对支持向量机就开始入门了。

非线性划分，也是转化到线性的空间再划分的。

所谓核函数，就是把样本数据转化到另外一个空间做划分用的。对于不同的数据，就应该是使用不同核函数。理解了这些，对解决问题，一定更好的作用。

而这些空间就是用到了Hibert空间等知识。

 

看了这本书，我更加坚信直观对于知识学习的重要性。一个很复杂的算法，其基本思想一定可以用几句通俗的话来描述。如果不能描述，说明对这个理论没有足够的理解。