SVM（支援向量機）是否屬於神經網路的範疇？

當損失函式為鉸鏈損失和最大裕量，f（x） 為線性函式 w*x+b（其中 w 和 b 是常用的 SVM 權重和偏差）時，則結構為線性 SVM

首先，什麼是支援向量機？ SVM是“支援向量機”的縮寫，是指支援向量機，是一種常用的判別方法。 在機器學習領域，它是一種監督學習模型，通常用於模式識別、分類和回歸分析。

所以具體來說，從科學的角度來看，這個線性支援向量機的計算部分與單層神經網路是一樣的，單層神經網路是乙個矩陣積。 支援向量機的關鍵在於其鉸鏈損耗和最大裕量的概念。 事實上，這種損失也可以用於神經網路（參見 R-CNN 目標檢測方法）。

SVM（支援向量機）的問題屬於神經網路的範疇？ 對於非線性資料的處理，支援向量機和神經網路有兩種不同的路徑：神經網路通過多個隱層實現非線性函式，這有一定的理論支援（例如，具有隱層的神經網路可以模擬任何函式），但目前還不是很完備; SVM 使用核技巧方法，該方法在理論上是完備的（RKHS，只是乙個函式線性空間）。

兩者都各有優缺點，神經網路最近的優勢是網路設計可以非常靈活，但總說它是乙個偉大的舞者; 支援向量機的理論確實很漂亮，但是核心設計沒那麼容易，所以最近沒有那麼火爆。

SVM - 支援向量機，俗稱支援向量機，是一種屬於分類範疇的監督學習演算法。 在資料探勘的應用中，它對應於無監督的聚類，又不同於無監督聚類。

它廣泛應用於機器學習、計算機視覺和資料探勘。

假設你想在第 38 行之前將實心圓和空心圓分為兩類，那麼有無數條線可以完成這個任務。 在 SVM 中，找到一條最佳分界線使其成為兩邊的最大邊距。

SVM 將向量對映到更高維的空間，在該空間中建立最大間距的超平面。 在分隔資料的超平面的兩側構建了兩個並行超平面。 劃分超平面可使兩個平行超平面之間的距離最大化。

假設平行超平面之間的距離或間隙越大，分類器的總誤差就越小。

它是一種監督學習方法，廣泛用於統計分類和回歸分析。

支援向量機可以實現全域性優化，而神經網路容易陷入多個區域性優化。 libsvm 和 svmlite 都是非常流行的支援向量工具機，e1071 軟體包提供了 libsvm 的實現，而 klap 軟體包提供了後者的實現。

SVM的優點是它使用核函式來解決工程問題，可以提供精度非常高的模型，同時，借助常規項，模型可以避免過度適應，使用者不必擔心區域性優化和多重共線性等問題，但缺點是訓練和測試速度慢， 且模型處理時間長，不適合大規模資料集。與神經網路一樣，它們都是黑盒演算法，結果更難解釋。 此外，如何確定合適的核函式也是乙個難點，正則化也是乙個需要考慮的問題。

gamma 函式確定分離的超平面的形狀，預設為資料維度的倒數，增加其值通常會增加支援向量的數量。 考慮成本函式，預設值通常為 1，此時正則項也是常數，正則項越大，邊界越小。

兩張圖的對比表明，懲罰因子的影響更大。

擴充套件

除了選擇不同的特徵集和核函式外，還可以借助引數伽瑪和懲罰因子來調整支援向量機的效能。 函式簡化了此過程。

採用十倍交叉得到各組合的誤差偏差，選擇誤差最小的最佳引數組合。 使用此組合來訓練另乙個支援向量機。

我們一般認為神經網路是非常高科技的東西，這裡我們來了解一下這個“高層次”的東西。 事實上，深度學習在技術方面應該處於乙個高點，神經網路應該已經推出了很多很多年。

神經元的優勢在於它們可以檢測非線性關係，利用演算法的並行化實現對大資料集的高效訓練，避免在沒有引數的情況下進行引數估計時出現錯誤。 缺點是容易陷入區域性最優，演算法訓練時間過長，容易過擬合。

圖中的泛化權重接近於0，表明協變數對分類結果的影響不大，如果總體方差為1，則協變數對分類結果具有非線性影響。

計算函式還可以獲取每層的輸出 compute（network， testset[-5]）

該軟體包提供了傳統前饋反向傳播神經網路演算法的功能實現，而 neuralnet 軟體包實現了大多數神經網路演算法。

如果未指定 type=class，則預設輸出概率矩陣。

什麼是支援向量機？ SVM是英文“Support Vector Machine”的縮寫，Support Vector Machine是一種常用的識別方法。 在機器學習領域，它是一種監督學習模式，通常用於模式識別、分類和回歸分析。

特別是，這個線性支援向量機的計算部分與單層神經網路的計算部分相同，只是乙個矩陣乘積。 支援向量機的關鍵在於其鉸鏈損耗和最大化概念。 這種損失也可用於神經網路（參見 R-CNN 的目標檢測方法）。

問題：支援向量機是否屬於神經網路的範疇？ 對於非線性資料的處理，有兩種不同的路徑來支援向量機和神經網路：非線性函式神經網路的隱層是通過多種方法實現的，並且有一些理論支援（例如，隱層神經網路可以模擬任何函式），但現在還不完善; SVM 使用核欺騙方法，理論上相對完整（RKHS，它只是乙個函式函式的線性空間）。

兩者都有好有壞，最近的神經網路的好處是網頁設計可以靈活，但據說老人是乙個偉大的神。 SVM 的理論很好，但核心設計不是那麼容易，所以最近不太熱。

另外，我想說的是，無論我們研究什麼範圍的科技學術問題，都要從自身構建一套完整的思維邏輯，列出乙個思維網路，從一、二、三往下走，這樣更有利於我們的思考問題， 我希望我的對你有幫助。