熟悉算法 -- 支持向量机

最简单的方式理解支持向量机（SVM）。

什么是 SVM?

当然首先看一下 wiki.
Support Vector Machines are learning models used for classification: which individuals in a population belong where? So… how do SVM and the mysterious “kernel” work?

好吧，故事是这样子的：

在很久以前的情人节，大侠要去救他的爱人，但魔鬼和他玩了一个游戏。

魔鬼在桌子上似乎有规律放了两种颜色的球，说：“你用一根棍分开它们？要求：尽量在放更多球之后，仍然适用。”

于是大侠这样放，干的不错？

然后魔鬼，又在桌上放了更多的球，似乎有一个球站错了阵营。

SVM 就是试图把棍放在最佳位置，好让在棍的两边有尽可能大的间隙。

现在即使魔鬼放了更多的球，棍仍然是一个好的分界线。

然后，在 SVM 工具箱中有另一个更加重要的 trick。 魔鬼看到大侠已经学会了一个 trick，于是魔鬼给了大侠一个新的挑战。

现在，大侠没有棍可以很好帮他分开两种球了，现在怎么办呢？当然像所有武侠片中一样大侠桌子一拍，球飞到空中。然后，凭借大侠的轻功，大侠抓起一张纸，插到了两种球的中间。

现在，从魔鬼的角度看这些球，这些球看起来像是被一条曲线分开了。

再之后，无聊的大人们，把这些球叫做 「data」，把棍子 叫做 「classifier」, 最大间隙 trick 叫做**「optimization」， 拍桌子叫做「kernelling」, 那张纸叫做「hyperplane」。**

直观感受看：https://www.youtube.com/watch?v=3liCbRZPrZA

作者：简之
链接：https://www.zhihu.com/question/21094489/answer/86273196
来源：知乎
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