SVM方法的基本思想

资 源 简 介

SVM方法的基本思想是：定义最优线性超平面，并把寻找最优线性超平面的算法归结为求解一个凸规划问题。进而基于Mercer核展开定理，通过非线性映射φ，把样本空间映射到一个高维乃至于无穷维的特征空间（Hilbert空间），使在特征空间中可以应用线性学习机的方法解决样本空间中的高度非线性分类和回归等问题。svm 程序，即支持向量机代码。

详 情 说 明

SVM方法的基本思想是通过定义最优线性超平面来解决高度非线性的分类和回归问题。为了寻找最优线性超平面，我们将其算法归结为求解一个凸规划问题。此外，通过应用Mercer核展开定理，我们可以通过非线性映射φ将样本空间映射到一个高维甚至无穷维的特征空间（Hilbert空间）。这使得我们可以在特征空间中应用线性学习机的方法来解决样本空间中的高度非线性分类和回归问题。因此，SVM方法是一种强大的工具，可以通过支持向量机代码（svm 程序）来实现。