支持向量机简介

什么是支持向量机

支持向量机是一种监督学习数学模型，由n个变量组成的数据项都可以抽象成n维空间内的一个点，点的各个维度坐标值即为各个变量。如果一堆数据项可以分为m个类，那么可以构建m－1个n维超平面将不同种类的数据项的点尽量分隔开，则这些超平面为支持向量面，这个分类数学模型为支持向量机分类模型。

什么是支持向量

支持向量机就是将2类不同属性的点在高维空间用超平面进行分类的数学模型，而描述该平面的若干参数组成的向量被称为支持向量。

有些数据在低维空间是不可分的，但是映射到高维空间就可分了。例如下图展示的例子

由于低维空间映射到高维空间之后会使得计算量大幅增加，因而通常学习中不显示定义映射函数。为了计算简便，通常通过数学方法进行降维运算，而进行降维运算的函数被称为核函数。