吃瓜教程 | Datawhale 打卡（Task 05）

待补充

支持向量机

支持向量机，因其英文名为support vector machine，故一般简称SVM，通俗来讲，它是一种二类分类模型，其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器，其学习策略便是间隔最大化，最终可转化为一个凸二次规划问题的求解。

支持向量机SVM是从线性可分情况下的最优分类面提出的。所谓最优分类，就是要求分类线不但能够将两类无错误的分开，而且两类之间的分类间隔最大，前者是保证经验风险最小（为0），而通过后面的讨论我们看到，使分类间隔最大实际上就是使得推广性中的置信范围最小。推广到高维空间，最优分类线就成为最优分类面。

简而言之，支持向量机的基本思想可以概括为：首先通过非线性变换将输入空间变换到一个高维空间，然后在这个新空间中求取最优线性分类面，而这种非线性变换是通过定义适当的内积函数来实现的。支持向量机求得的分类函数形式上类似于一个神经网络，其输出是若干中间层节点的线性组合，而每一个中间层节点对应于输入样本与一个支持向量的内积，因此也被叫做支持向量网络。

Reference

• https://blog.youkuaiyun.com/v_JULY_v/article/details/7624837?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522162756816816780264027704%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334…%2522%257D&request_id=162756816816780264027704&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2_alltop_positive~default-2-7624837.first_rank_v2_pc_rank_v29&utm_term=%E6%94%AF%E6%8C%81%E5%90%91%E9%87%8F%E6%9C%BA&spm=1018.2226.3001.4187
• https://blog.youkuaiyun.com/carson2005/article/details/6453502?ops_request_misc=&request_id=&biz_id=102&utm_term=%E6%94%AF%E6%8C%81%E5%90%91%E9%87%8F%E6%9C%BA&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2_allsobaiduweb~default-0-.first_rank_v2_pc_rank_v29&spm=1018.2226.3001.4187
• 《机器学习》周志华著