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, phân tích dữ liệu để phân loại và hồi quy. Được phát triển tại Phòng thí nghiệm Bell AT&T bởi Vladimir Vapnik cùng các đồng nghiệp (Boser et al., 1992, Guyon et al., 1993, Cortes and Vapnik, 1995, Vapnik et al., 1997), SVM là một trong những phương pháp dự đoán mạnh mẽ nhất, dựa trên khuôn khổ học thống kê hoặc lý thuyết VC do Vapnik (1982, 1995) và Chervonenkis (1974) đề xuất. Với một tập dữ liệu huấn luyện được đánh dấu thuộc một trong hai loại, thuật toán huấn luyện SVM xây dựng một mô hình phân loại các mẫu mới vào một trong hai loại, tạo thành một bộ phân loại tuyến tính nhị phân không xác suất (mặc dù có các phương pháp như thang đo Platt để sử dụng SVM trong bối cảnh phân loại xác suất). SVM ánh xạ các mẫu huấn luyện thành các điểm trong không gian để tối đa hóa độ rộng của khoảng cách giữa hai loại. Các mẫu mới sau đó được ánh xạ vào cùng không gian đó và được dự đoán thuộc về một loại dựa trên việc chúng rơi vào bên nào của khoảng cách.

Ngoài việc thực hiện phân loại tuyến tính, SVM có thể thực hiện phân loại phi tuyến một cách hiệu quả bằng cách sử dụng "mẹo kernel", ngầm ánh xạ 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, phát triển trong thuật toán máy vector hỗ trợ, để phân loại dữ liệu không được gán nhãn. Những tập dữ liệu này yêu cầu các phương pháp học không giám sát, cố gắng tìm ra sự phân cụm tự nhiên của dữ liệu thành các nhóm và sau đó ánh xạ dữ liệu mới theo các cụm này.
SVM là viết tắt của "support vector machine" (máy vector hỗ trợ). Đây là một mô hình học máy dùng cho các tác vụ học có giám sát. Nó từng rất phổ biến vào những năm 1990 và đầu những năm 2000, trước khi deep learning phát triển mạnh. Ứng dụng cổ điển của SVM là phân loại nhị phân, nhưng các phiên bản mở rộng của nó cũng có thể thực hiện phân loại đa nhãn cũng như hồi quy. Các phương pháp kernel đã làm tăng đáng kể khả năng của SVM trong việc thực hiện các tác vụ học máy phi tuyến tính.