精选优质文档-倾情为你奉上3支持向量机（回归）3.1.1 支持向量机支持向量机（SVM）是美国Vapnik教授于1990年代提出的，2000年代后成为了很受欢迎的机器学习方法。它将输入样本集合变换到高维空间使得其分离性状况得到改善。它的结构酷似三层感知器，是构造分类规则的通用方法。SVM方法的贡献在于，它使得人们可以在非常高维的空间中构造出好的分类规则，为分类算法提供了统一的理论框架。作为副产品，SVM从理论上解释了多层感知器的隐蔽层数目和隐节点数目的作用，因此，将神经网络的学习算法纳入了核技巧范畴。 所谓核技巧，就是找一个核函数使其满足，代替在特征空间中内积的计算。因为对于非线性分类，一般是先找一个非线性映射将输入数据映射到高维特征空间，使之分离性状况得到很大改观，此时在该特征空间中进行分类，然后再返会原空间，就得到了原输入空间的非线性分类。由于内积运算量相当大，核技巧就是为了降低计算量而生的。特别， 对特征空间为Hilbert空间的情形，设是定义在输入空间上的二元函数，设中的规范正交基为。如果，那么取即为所求的非线性嵌入映射。由于核函数的
