怎么理解支持向量機(jī)SVM算法這一概念及其應(yīng)用場(chǎng)景？這篇文章里，作者做了相對(duì)詳細(xì)的分析和解讀，一起來(lái)看一下。

一、什么叫支持向量機(jī)算法

支持向量機(jī)SVM算法，英文全稱(chēng)是“Support Vector Machine”。在機(jī)器學(xué)習(xí)中，SVM是監(jiān)督學(xué)習(xí)下的二分類(lèi)算法，可用于分類(lèi)和回歸任務(wù)。

二、基本原理

SVM的核心任務(wù)就是：構(gòu)建一個(gè)N-1維的分割超平面來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)N維樣本數(shù)據(jù)放入劃分，認(rèn)定的分隔超平面兩側(cè)的樣本點(diǎn)分屬兩個(gè)不同類(lèi)別。我們還是從一個(gè)最為簡(jiǎn)單的示例開(kāi)始講起（二維平面）：

情況1：請(qǐng)大家觀察一下，A、B、C三條直線哪一條才是正確的分類(lèi)邊界呢？顯而易見(jiàn)，只有A“完整”的區(qū)分了兩種數(shù)據(jù)的決策邊界。

情況2：與情況1不同的是，上圖中，A、B、C三條線都完整的區(qū)分了邊界，那我們應(yīng)該如何選擇呢？既然能分豆的工具這么多，那我們理所當(dāng)然應(yīng)該找一個(gè)最好的是不是？最佳答案應(yīng)該是B，因?yàn)锽與邊數(shù)據(jù)的距離是最遠(yuǎn)的，之所以選擇邊距最遠(yuǎn)的線，是因?yàn)檫@樣它的容錯(cuò)率更高，表現(xiàn)更穩(wěn)定，也就是說(shuō)當(dāng)我們?cè)俅畏湃敫嗟亩沟臅r(shí)候，出錯(cuò)的概率更小。

那么由此推導(dǎo)出，SVM的分類(lèi)方法，首先考慮的是正確分類(lèi)；其次考慮的優(yōu)化數(shù)據(jù)到邊界的距離。接下來(lái)更麻煩的情景出現(xiàn)了，請(qǐng)看下圖，這堆豆子要怎么分？如果這是在一個(gè)二維平面上，這些豆子應(yīng)該用一條什么線來(lái)劃分呢？

難道我們真的要在畫(huà)一條無(wú)限曲折的線去劃分嗎?如果再怎樣曲折還是無(wú)法區(qū)分又該怎么做呢？這就是線性不可分的情況，其實(shí)在現(xiàn)實(shí)生活中，大量的問(wèn)題都線性不可分，而SVM正是處理這種線性不可分情況的好幫手。

處理這類(lèi)問(wèn)題的辦法就是，將二維平面轉(zhuǎn)化到一個(gè)三維空間，因?yàn)橥诘途S空間下的非線性問(wèn)題，轉(zhuǎn)化到高維空間中，就變成了線性問(wèn)題。比如說(shuō)上面的圖也許就變成了下方的情況。

如上圖所示，即三維樣本數(shù)據(jù)被二維平面劃分，在二維空間中的不可分問(wèn)題也被轉(zhuǎn)換成了三維線性可分問(wèn)題，可以被支持向量機(jī)處理。基于這個(gè)思想，SVM采用核函數(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)低維空間到高維空間的映射，從而在一定程度上解決了低維空間線性不可分的問(wèn)題。

下面我們簡(jiǎn)述一下關(guān)于核函數(shù)的定義，以利于進(jìn)一步理解他的作用。

核函數(shù)：任意兩個(gè)樣本點(diǎn)在擴(kuò)維后的空間的內(nèi)積，如果等于這兩個(gè)樣本點(diǎn)在原來(lái)空間經(jīng)過(guò)一個(gè)函數(shù)后的輸出，那么這個(gè)函數(shù)就叫核函數(shù)。作用：有了這個(gè)核函數(shù)，以后的高維內(nèi)積都可以轉(zhuǎn)化為低維的函數(shù)運(yùn)算了，這里也就是只需要計(jì)算低維的內(nèi)積，然后再平方。明顯問(wèn)題得到解決且復(fù)雜度極大降低。總而言之，核函數(shù)它本質(zhì)上隱含了從低維到高維的映射，從而避免直接計(jì)算高維的內(nèi)積。

常用的核函數(shù)有如下一些：例如線性核函數(shù)、多項(xiàng)式核函數(shù)、徑向基核函數(shù)（RBF）、高斯核函數(shù)、拉普拉斯核函數(shù)、sigmoid核函數(shù)等等。三、支持向量機(jī)算法的應(yīng)用步驟

下面是SVM算法應(yīng)用過(guò)程中的關(guān)鍵步驟：

第一步：數(shù)據(jù)準(zhǔn)備與預(yù)處理（通用）在應(yīng)用SVM前，首先需要收集并準(zhǔn)備相關(guān)數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟可能包括數(shù)據(jù)清洗（去除噪聲和不相關(guān)的數(shù)據(jù)點(diǎn)），數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換（如特征縮放確保不同特征在相近的數(shù)值范圍），以及數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理。

第二步：選擇核函數(shù)根據(jù)數(shù)據(jù)集的特性選擇合適的核函數(shù)，是SVM核心的步驟之一。如果數(shù)據(jù)集線性可分，可以選擇線性核；對(duì)于非線性數(shù)據(jù)，可以選擇如徑向基函數(shù)（RBF）核或多項(xiàng)式核來(lái)增加數(shù)據(jù)維度并發(fā)掘復(fù)雜的數(shù)據(jù)關(guān)系。

第三步：參數(shù)優(yōu)化優(yōu)化SVM的參數(shù)（例如C參數(shù)和核參數(shù)）對(duì)模型的性能有著直接的影響。C參數(shù)決定數(shù)據(jù)點(diǎn)違反間隔的程度的容忍性，而核參數(shù)（如RBF核的γ參數(shù)）控制了數(shù)據(jù)映射到高維空間后的分布。

第四步：訓(xùn)練SVM模型使用選定的核函數(shù)和優(yōu)化后的參數(shù)，利用訓(xùn)練數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練SVM模型。在這個(gè)階段，算法將學(xué)習(xí)劃分不同類(lèi)別的最佳超平面，并確定支持向量。

第五步：模型評(píng)估（通用）利用測(cè)試集來(lái)評(píng)估SVM模型的表現(xiàn)。常見(jiàn)的評(píng)估指標(biāo)包括準(zhǔn)確率、召回率、F1分?jǐn)?shù)等。評(píng)估結(jié)果可以幫助我們了解模型在未知數(shù)據(jù)上的泛化能力。第六步：模型部署與監(jiān)控（通用）

最后一步是將訓(xùn)練好的SVM模型部署到生產(chǎn)環(huán)境中，并實(shí)施持續(xù)監(jiān)控。在模型部署過(guò)程中，需要確保實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的格式與訓(xùn)練時(shí)一致，并對(duì)模型進(jìn)行定期評(píng)估以適應(yīng)可能的數(shù)據(jù)或環(huán)境變化。

四、應(yīng)用場(chǎng)景

SVM不僅適用于線性問(wèn)題，還適用于非線性問(wèn)題，具有較好的分類(lèi)性能和泛化能力，適用于多種實(shí)際問(wèn)題的解決。

• 文本分類(lèi)：SVM可以將文本表示為特征向量，并通過(guò)訓(xùn)練一個(gè)SVM分類(lèi)器來(lái)將文本分為不同的類(lèi)別，如垃圾郵件分類(lèi)、情感分析、文本主題分類(lèi)等。
• 圖像分類(lèi)：通過(guò)提取圖像的特征向量，可以使用SVM來(lái)訓(xùn)練一個(gè)分類(lèi)器，將圖像分為不同的類(lèi)別，如人臉識(shí)別、物體識(shí)別、圖像檢索等。
• 生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域：可以使用SVM來(lái)進(jìn)行癌癥分類(lèi)、蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)、基因表達(dá)數(shù)據(jù)分析等。
• 金融領(lǐng)域：SVM可以用于金融領(lǐng)域的多個(gè)任務(wù)，如信用評(píng)分、欺詐檢測(cè)、股票市場(chǎng)預(yù)測(cè)等。
• 醫(yī)學(xué)圖像分析：可以使用SVM來(lái)進(jìn)行病變檢測(cè)、疾病診斷、醫(yī)學(xué)圖像分割等。
• 自然語(yǔ)言處理：可以使用SVM進(jìn)行命名實(shí)體識(shí)別、句法分析、機(jī)器翻譯等任務(wù)。

五、優(yōu)缺點(diǎn)

優(yōu)點(diǎn)：

• 效果很好，分類(lèi)邊界清晰；
• 在高維空間中特別有效；
• 在空間維數(shù)大于樣本數(shù)的情況下很有效；
• 它使用的是決策函數(shù)中的一個(gè)訓(xùn)練點(diǎn)子集（支持向量），所以占用內(nèi)存小，效率高。

缺點(diǎn)：

• 如果數(shù)據(jù)量過(guò)大，或者訓(xùn)練時(shí)間過(guò)長(zhǎng)，SVM會(huì)表現(xiàn)不佳；
• 如果數(shù)據(jù)集內(nèi)有大量噪聲，SVM效果不好；
• SVM不直接計(jì)算提供概率估計(jì)，所以我們要進(jìn)行多次交叉驗(yàn)證，代價(jià)過(guò)高。

參考：

• AI產(chǎn)品經(jīng)理必懂算法：支持向量機(jī)SVM-人人都是產(chǎn)品經(jīng)理-燕然未勒
• 解碼分類(lèi)的超級(jí)英雄——支持向量機(jī)（SVM)-人人都是產(chǎn)品經(jīng)理-柳星聊產(chǎn)品