【深度学习基础-06】支持向量机SVM（下）-线性不可分

最新推荐文章于 2024-06-11 15:17:35 发布
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分类专栏： 深度学习基础专栏 由浅入深学习机器学习 文章标签： SVM
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SVM作为机器学习中的经典算法，其优点在于训练模型复杂度取决于支持向量，不易过拟合。在面对线性不可分的数据时，通过非线性映射将数据映射到高维空间，使得分类变得可能。本文探讨了如何解决线性不可分问题以及如何进行多类问题的分类。后续内容将涉及具体实现和代码学习。

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 1 SVM的优点

                                     

训练好的模型算法复杂度是由支持向量的个数决定，而不是数据维度决定，所以SVM不太容易过拟合。

SVM训练出来的模型完全依赖于支持向量，即使训练集里面所有非支持点都去除，重复训练过程，结果模型完全一样

一个SVM如果训练得到的支持向量个数少，则模型更容易泛化（比如各有1个点，剩下的所有可以随便扔）

2 针对线性不可分情况

数据集在空间中对应的向量不可以被一个超平面分开

2.1 如何解决？

 

  1. 利用一个非线性的映射，把原数据集中的向量点转化到更高维度的空间中
  2. 在这个高纬度空间找一个线性超平面来根据线性可分的情况处理

                         &n

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