超详细支持向量机知识点,面试官会问的都在这里了
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作者 | 韦伟
来源 | 知乎
- 当训练样本线性可分时,通过硬间隔最大化,学习一个线性分类器,即线性可分支持向量机;
- 当训练数据近似线性可分时,引入松弛变量,通过软间隔最大化,学习一个线性分类器,即线性支持向量机;
- 当训练数据线性不可分时,通过使用核技巧及软间隔最大化,学习非线性支持向量机。
- 当特征维数 d 超过样本数 m 时 (文本分类问题通常是这种情况), 使用线性核;
- 当特征维数 d 比较小. 样本数 m 中等时, 使用RBF核;
- 当特征维数 d 比较小. 样本数 m 特别大时, 支持向量机性能通常不如深度神经网络。
- 线性支持向量机中, 支持向量是距离划分超平面最近的样本, 落在最大间隔边界上。
- 支持向量机的参数 (w; b) 仅由支持向量决定, 与其他样本无关。
- 由于SVM是一个凸优化问题,所以求得的解一定是全局最优而不是局部最优。
- 不仅适用于线性线性问题还适用于非线性问题(用核技巧)。
- 拥有高维样本空间的数据也能用SVM,这是因为数据集的复杂度只取决于支持向量而不是数据集的维度,这在某种意义上避免了“维数灾难”。
- 理论基础比较完善(例如神经网络就更像一个黑盒子)。
- 二次规划问题求解将涉及m阶矩阵的计算(m为样本的个数), 因此SVM不适用于超大数据集。(SMO算法可以缓解这个问题)
- 只适用于二分类问题。(SVM的推广SVR也适用于回归问题;可以通过多个SVM的组合来解决多分类问题)
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