什麼是SVM?
Context:在機器學習中,支援向量機器 (SVM,也支援向量網路) 是監督學習模型,具有相關的學習演算法,用於分析資料進行分類和迴歸分析. 在AT&T貝爾實驗室由弗拉基米爾·瓦普尼克和同事 (Boser等,1992,Guyon等,1993,Cortes和瓦普尼克,1995,瓦普尼克等,1997) 開發的SVM是最強大的預測方法之一,基於統計學習框架或由瓦普尼克 (1982,1995) 和Chervonenkis (1974) 提出的VC理論. 給定一組訓練示例,每個示例標記為屬於兩個類別中的一個,SVM訓練演算法構建一個模型,將新示例分配到一個或另一個類別,使其成為非概率的二進位制線性分類器 (儘管Platt縮放等方法存在,可以在概率分類設定中使用SVM). SVM將訓練例項對映到空間中的點,以便最大限度地擴大兩類之間的差距. 然後將新例子對映到同一個空間, 並根據它們落在<unk>隙的哪一邊預測它們屬於一個類別.  除了執行線性分類外,SVM還可以使用所謂的核心技巧高效地執行非線性分類,隱式地將其輸入對映到高維特徵空間中.  由Hava Siegelmann和Vladimir Vapnik建立的支援向量叢集演算法,應用了支援向量的統計資料,在支援向量機演算法中開發,以分類未標記的資料. 這些資料集需要無監督學習方法,試圖找到資料的自然叢集,然後根據這些叢集對映新資料.
SVM是"支援向量機器"的縮寫. 這是一個用於監督學習任務的機器學習模型. 在深度學習的興起之前, 經典的用例是二進位制分類, 但它的擴充套件也可以做多標籤分類, 核心方法大大提高了SVM執行非線性機器學習任務的能力.