SVM là gì?
Trong học máy, máy vector hỗ trợ (SVM, còn gọi là mạng vector hỗ trợ) là các mô hình học có giám sát với các thuật toán học liên quan để phân tích dữ liệu cho việc phân loại và phân tích hồi quy. Được phát triển tại Phòng thí nghiệm Bell của AT&T bởi Vladimir Vapnik cùng các đồng nghiệp (Boser et al., 1992, Guyon et al., 1993, Cortes và Vapnik, 1995, Vapnik et al., 1997 [cần tài liệu]) SVM là một trong những phương pháp dự đoán mạnh mẽ nhất, dựa trên các khung học thống kê hoặc lý thuyết VC được đề xuất bởi Vapnik (1982, 1995) và Chervonenkis (1974). Với một tập hợp các ví dụ huấn luyện, mỗi ví dụ được đánh dấu thuộc về một trong hai loại, một thuật toán huấn luyện SVM xây dựng một mô hình mà gán các ví dụ mới vào một loại hoặc loại kia, làm cho nó trở thành một bộ phân loại nhị phân tuyến tính không xác suất (mặc dù có những phương pháp như Platt scaling tồn tại để sử dụng SVM trong môi trường phân loại xác suất). SVM ánh xạ các ví dụ huấn luyện thành các điểm trong không gian nhằm tối đa hóa chiều rộng của khoảng cách giữa hai loại. Các ví dụ mới sau đó được ánh xạ vào cùng một không gian đó và được dự đoán thuộc về một loại dựa trên phía nào của khoảng cách mà chúng rơi vào.

Ngoài việc thực hiện phân loại tuyến tính, SVM có thể thực hiện phân loại không tuyến tính một cách hiệu quả bằng cách sử dụng cái gọi là chiêu thức kernel, ánh xạ ngầm đầu vào của chúng vào không gian đặc trưng có chiều cao.

Thuật toán phân cụm vector hỗ trợ, được tạo ra bởi Hava Siegelmann và Vladimir Vapnik, áp dụng thống kê của các vector hỗ trợ, được phát triển trong thuật toán máy vector hỗ trợ, để phân loại dữ liệu không có nhãn. Những bộ dữ liệu này yêu cầu các phương pháp học không giám sát, cố gắng tìm ra việc phân cụm tự nhiên của dữ liệu thành các nhóm và sau đó ánh xạ dữ liệu mới theo những cụm này.
SVM là viết tắt của "máy vector hỗ trợ". Nó là một mô hình học máy cho các tác vụ học có giám sát. Nó đã phổ biến vào những năm 1990 và đầu những năm 2000, trước khi học sâu phát triển mạnh. Trường hợp sử dụng cổ điển là phân loại nhị phân, nhưng việc mở rộng của nó cũng có thể thực hiện phân loại đa nhãn cũng như hồi quy. Các phương pháp kernel đã tăng cường rất nhiều khả năng của SVM để thực hiện các tác vụ học máy không tuyến tính.