五、支持向量机

支持向量机（support vector machine，SV M）是Vapnik等人基于统计学习理论提出的一种新的学习方法，近年来受到了广泛的关注。支持向量机制论从训练集中选择一组特征子集，使得对特征子集的划分等价于对整个数据集的分割，有效地克服了经典统计理论的缺陷。SV M最大特点是根据Vapnik结构风险最小化原则，尽量提高学习机的泛化能力，即由有限的训练集样本得到的小的误差能够保证对独立的测试集仍保持小的误差。另外，由于支持向量机算法是一个凸优化问题，因此局部最优解一定是全局最优解。4）当没有违反 ......