32、支持向量机算法与不变性融入方法综述

支持向量机算法与不变性融入方法综述

在机器学习领域，支持向量机（SVM）算法是一种强大的工具，用于解决分类和回归问题。本文将介绍一些重要的SVM相关算法，以及如何将先验知识融入SVM以提高其性能。

在线算法的理论分析与应用

在线算法的理论分析仍是一个正在进行研究的领域，预计未来几年会有重要的新成果。目前，在线算法为批处理设置提供了一种替代方案，并扩展了核机器的应用领域。例如，有研究表明在线算法得到的估计会收敛到批处理设置的最小值，还有研究在有界RKHS范数的假设下给出了性能保证。

未涵盖的重要算法

以下是一些未详细介绍但重要的SVM相关算法：
- Kernel Billiard ：该算法通过模拟台球在版本空间边界反弹的遍历动力系统来工作，最终通过对轨迹进行平均得到估计。
- Bayes Point Machine ：与Kernel Billiard在精神上有些相似，通过从可能估计的后验分布中采样，得到接近后验均值的解。
- Iterative Re - weighted Least Squares SVM ：利用巧妙的工作集选择策略，识别可能恰好位于边界上的支持向量子集，将分离不等式约束转化为等式，通过线性系统求解简化的二次规划问题。
- Maximum Margin Perceptron ：在原始空间中工作，基于权重向量是两类模式凸包内向量的线性组合的思想，且收敛所需步骤有限，能优雅地确定常数阈值。
- AdaTron