(1)非线性映射是SVM方法的理论基础,SVM利用内积核函数代替向高维空间的非线性映射；
(2)对特征空间划分的最优超平面是SVM的目标,最大化分类边际的思想是SVM方法的核心；
(3)支持向量是SVM的训练结果,在SVM分类决策中起决定作用的是支持向量。
(4)SVM 是一种有坚实理论基础的新颖的小样本学习方法。它基本上不涉及概率测度及大数定律等,因此不同于现有的统计方法。从本质上看,它避开了从归纳到演绎的传统过程,实现了高效的从训练样本到预报样本的“转导推理”,大大简化了通常的分类和回归等问题。
(5)SVM 的最终决策函数只由少数的支持向量所确定,计算的复杂性取决于支持向量的数目,而不是样本空间的维数,这在某种意义上避免了“维数灾难”。
(6)少数支持向量决定了最终结果,这不但可以帮助我们抓住关键样本、“剔除”大量冗余样本,而且注定了该方法不但算法简单,而且具有较好的“鲁棒”性。这种“鲁棒”性主要体现在:
①增、删非支持向量样本对模型没有影响;
②支持向量样本集具有一定的鲁棒性;
③有些成功的应用中,SVM 方法对核的选取不敏感
两个不足：
(1) SVM算法对大规模训练样本难以实施
由于SVM是借助二次规划来求解支持向量，而求解二次规划将涉及m阶矩阵的计算（m为样本的个数），当m数目很大时该矩阵的存储和计算将耗费大量的机器内存和运算时间。针对以上问题的主要改进有有J.Platt的SMO算法、T.Joachims的SVM、C.J.C.Burges等的PCGC、张学工的CSVM以及O.L.Mangasarian等的SOR算法
(2) 用SVM解决多分类问题存在困难
经典的支持向量机算法只给出了二类分类的算法，而在数据挖掘的实际应用中，一般要解决多类的分类问题。可以通过多个二类支持向量机的组合来解决。主要有一对多组合模式、一对一组合模式和SVM决策树；再就是通过构造多个分类器的组合来解决。主要原理是克服SVM固有的缺点，结合其他算法的优势，解决多类问题的分类精度。如：与粗集理论结合，形成一种优势互补的多类问题的组合分类器。本回答被网友采纳
常见ai模型和优缺点常见ai模型和优缺点分析
一般来说，常见的AI模型包括神经网络(Neural Network)、支持向量机(Support Vector Machine)、决策树(Decision Tree)等。它们各有优缺点：神经网络精度高，但处理时间和内存需求较大;支持向量机只能处理一些简单的数据格式，但处理速度很快;决策树有较好的可解释性，但对不断变化的数据反应比较慢。
分类II-神经网络和支持向量机
支持向量机可以做到全局最优，而神经网络容易陷入多重局部最优。libsvm和SVMLite都是非常流行的支持向量机工具，e1071包提供了libsvm的实现，klap包提供了对后者的实现。 SVM优势在于利用了面向工程问题的核函数，能够提供准确度非常高的模型，同时借助正则项可以避免模型的过度适应，用户不必担心诸如局部...
支持向量机和神经网络那个前景更好?
它是一种以统计学理论为基础的，以结构风险最小化的学习机学习方法，要优于神经网络学习。
图像识别有哪些算法?
二、深度神经网络（DNN）是一种多层神经网络结构，可以处理大规模图像数据。通过多层次的神经元结构，DNN可以对图像进行多级特征提取，从而实现更为精准的图像识别。其广泛应用于图像分类、目标检测等任务。三、支持向量机（SVM）是一种监督学习算法，常用于图像分类任务。SVM通过找到能够将不同类别图像分隔开...
ai语言模型训练哪个好ai语言模型训练哪个好用
5.深度学习：通过构建深度神经网络来学习语言的特征和语法规则。这种方法需要大量的计算资源和时间，但可以产生非常准确的模型。不同的训练方法有不同的优缺点，需要根据具体问题和数据规模选择合适的训练方法。一般来说，神经网络和支持向量机在处理大规模数据时表现较好，而随机森林和贝叶斯网络在处理小规模...
支持向量机是什么意思?
支持向量机的优点和缺点：1、由于SVM是一个凸优化问题，所以求得的解一定是全局最优而不是局部最优。2、不仅适用于线性线性问题还适用于非线性问题(用核技巧)。3、拥有高维样本空间的数据也能用SVM，这是因为数据集的复杂度只取决于支持向量而不是数据集的维度，这在某种意义上避免了“维数灾难”。4...
交通量预测用什么方法?
2、神经网络 神经网络是利用其算法特点来模拟人脑思维的第二种方式，它是一个非线性动力学系统，其特点就是信息分布式存储和并行协同处理。简单点讲就是利用该算法来模拟人类大脑来进行推理和验证的。3、支持向量机 支持向量机算法作为机器学习领域的经典算法，从被提出开始提出后快速发展，在很多场景和领域...
常用的分类算法有支持向量机和
常用的分类算法有决策树，基于规则的分类算法，神经网络，支持向量机和朴素贝叶斯分类法等。贝叶斯分类算法是统计学的一种分类方法，它是一类利用概率统计知识进行分类的算法。在许多场合，朴素贝叶斯(Na_veBayes，NB)分类算法可以与决策树和神经网络分类算法相媲美，该算法能运用到大型数据库中，而且方法简单...
人脸检测算法有哪些
二、基于机器学习的人脸检测算法 基于机器学习的人脸检测算法，如支持向量机（SVM）、神经网络等，通过训练大量的样本数据来学习人脸特征。这类算法能够自动提取图像中的特征，并根据这些特征来判断是否存在人脸。相比于基于规则的方法，机器学习的方法在复杂环境下的检测准确率更高。三.基于深度学习的人脸检测...
支持向量机属于神经网络吗
支持向量机不属于神经网络，属于传统的机器学习算法。
