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支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是Corinna Cortes和Vapnik等于1995年首先提出的,它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势,并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。

在机器学习中,支持向量机(SVM,还支持矢量网络)是与相关的学习算法有关的监督学习模型,可以分析数据,识别模式,用于分类和回归分析。

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在机器学习中,支持向量机(SVM)是具有相关学习算法的监督学习模型,其分析用于分类和回归分析的数据。给定一组训练示例,每个示例标记为属于两个类别中的一个或另一个,SVM训练算法构建一个模型,将新示例分配给一个类别或另一个类别,使其成为非概率二元线性分类器。SVM模型是将示例表示为空间中的点,映射使得单独类别的示例除以尽可能宽的明确间隙。然后将新的示例映射到同一空间,并根据它们落在哪个边缘预测属于一个类别。

除了执行线性分类之外,SVM还可以使用所谓的内核技巧有效地执行非线性分类,将其输入隐式映射到高维特征空间。

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