支持向量机是什么意思

更正式地说，一个支持向量机的构造一个超平面，或在高或无限维空间，其可以用于分类，回归，或其它任务中设定的超平面的。直观地，一个良好的分离通过具有到任何类（所谓官能余量）的最接近的训练数据点的最大距离的超平面的一般实现中，由于较大的裕度下分类器的泛化误差。
而原来的问题可能在一个有限维空间中所述，经常发生以鉴别集是不是在该空间线性可分。出于这个原因，有人建议，在原始有限维空间映射到一个高得多的立体空间，推测使分离在空间比较容易。保持计算负荷合理，使用支持向量机计划的映射被设计成确保在点积可在原空间中的变量而言容易地计算，通过定义它们中选择的核函数k（x，y）的计算以适应的问题。
在高维空间中的超平面被定义为一组点的点积与该空间中的向量是恒定的。限定的超平面的载体可被选择为线性组合与参数\alpha_i中发生的数据的基础上的特征向量的图像。这种选择一个超平面，该点中的x的特征空间映射到超平面是由关系定义：\字型\sum_i\alpha_ik（x_i中，x）=\mathrm{常数}。注意，如果k（x，y）变小为y的增长进一步远离的x，在求和的每一项测量测试点x的接近程度的相应数据基点x_i的程度。以这种方式，内核上面的总和可以被用于测量各个测试点的对数据点始发于一个或另一个集合中的要被鉴别的相对接近程度。注意一个事实，即设定点的x映射到任何超平面可以相当卷积的结果，使集未在原始空间凸出于各之间复杂得多歧视。本回答被提问者采纳