支持向量机数据（支持向量机数据要求）

本篇目录：

1、支持向量机对噪声数据不敏感2、笔记:支持向量机3、支持向量机可以解决什么问题

支持向量机对噪声数据不敏感

当我们使用支持向量机求解这类问题时，就会把最大间隔称之为最大「软间隔」，而软间隔就意味着可以容许零星噪声数据被误分类。

通过寻找最优的超平面来进行分类。支持向量机算法的优点是对噪声和非线性数据具有较好的鲁棒性，但是需要对参数进行调整，并且计算量较大。

增、删非支持向量样本对模型没有影响； 支持向量样本集具有一定的鲁棒性； 有些成功的应用中，SVM 方法对核的选取不敏感 噪声数量太多 噪声以新的分布形式出现，与原先样本集的噪声分布表现的相当不同。

类别不平衡： 当不同类别的样本数量差距很大时，可能会导致模型偏向于多数类别。特征选择： 选择合适的特征对于分类性能至关重要，但有时很难确定哪些特征最重要。数据质量： 数据中可能包含噪声或错误，这会影响模型的性能。

AdaBoost方法对于噪声数据和异常数据很敏感。但在一些问题中，AdaBoost方法相对于大多数其它学习算法而言，不会很容易出现过拟合现象。

笔记:支持向量机

支持向量 只有那些拉格朗日乘子α不为0对应的点才对最终的决策函数有贡献，这些点均位于分割边界上，被称为支持向量。

为了解决这个问题，支持向量机采用了一种称为“软间隔”的方法。这允许一些样本可以跨越间隔，但会受到一个惩罚。这个惩罚会随着样本越过间隔的距离增加而增加。

首先对支持向量机做简单介绍，然后分别介绍以下三个模型： (1)线性可分支持向量机： 又称为硬间隔支持向量机，通过硬间隔最大化来学习一个线性分类器。

支持向量机可以解决什么问题

1、支持向量机只能解决分类问题。支持向量机(supportVectorMachine，SVM)是一种知名的二元线性非线性分类方法，线性和非线性分类问题都可以处理，是俄罗斯的统计学家Vapink提出的。

2、支持向量机（SVM）——svm原理并不难理解，其可以归结为一句话，就是最大化离超平面最近点（支持向量）到该平面的距离。

3、支持向量机可以解决线性和非线性问题，很好地工作在许多实际业务问题。支持向量机的原理是直截了当的。学习模型绘制了一条线，将数据点划分为多个类。

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