Perbezaan antara mesin vektor sokongan linear dan mesin vektor am

Mesin Vektor Sokongan Linear (LSVM) dan Mesin Vektor Sokongan Umum (SVM) ialah model pembelajaran mesin yang biasa digunakan untuk pengelasan dan regresi. Idea teras mereka adalah untuk memisahkan kelas yang berbeza atau menyelesaikan masalah regresi dengan mencari hyperplane yang optimum dalam ruang data. Walaupun kedua-duanya termasuk dalam kategori mesin vektor sokongan, terdapat beberapa perbezaan di antara mereka. LSVM ialah model mesin vektor sokongan berdasarkan fungsi kernel linear, yang menganggap bahawa data boleh dibahagikan dengan baik oleh hyperplane linear. Kelebihannya ialah ia mudah dari segi pengiraan dan mudah untuk ditafsirkan, tetapi ia hanya boleh menangani masalah boleh dipisahkan secara linear dan mungkin tidak berfungsi dengan baik untuk data bukan linear. SVM ialah model mesin vektor sokongan yang lebih umum yang menggunakan fungsi kernel untuk memetakan data ke dalam ruang ciri berdimensi tinggi, dengan itu menukar masalah tak linear kepada masalah boleh dipisahkan secara linear. SVM boleh menggunakan fungsi kernel yang berbeza untuk menyesuaikan diri dengan jenis data yang berbeza, seperti kernel polinomial, kernel Gaussian, dsb. Ini menjadikan SVM berprestasi lebih baik apabila menangani masalah bukan linear, tetapi kerumitan pengiraan secara relatifnya

1 Borang model

LSVM ialah pengelas linear yang sempadan keputusannya ialah hyperplane, dinyatakan sebagai w^ Tx+b=0. . Antaranya, w ialah vektor normal dan b ialah offset. Tidak seperti LSVM, SVM bukan sahaja menyokong klasifikasi linear, tetapi juga menggunakan fungsi kernel untuk memetakan data ke dalam ruang dimensi tinggi untuk pengelasan atau regresi bukan linear. Sempadan keputusan SVM boleh dinyatakan sebagai jumlah_{i=1}^nalpha_i y_i K(x_i,x)+b=0. Dalam persamaan ini, alpha_i ialah pengganda Lagrange, y_i ialah label, dan K(x_i,x) ialah output fungsi kernel.

2. Pengoptimuman model

Terdapat beberapa perbezaan antara LSVM dan SVM dalam pengoptimuman model. Matlamat LSVM adalah untuk memaksimumkan margin, iaitu, untuk memaksimumkan jarak dari sempadan keputusan ke titik sampel terdekat bagi setiap kategori. Matlamat SVM adalah untuk meminimumkan fungsi kerugian secara serentak dan memaksimumkan margin. SVM biasanya menggunakan Hinge Loss sebagai fungsi kehilangan, yang boleh menghukum sampel salah klasifikasi.

3. Jenis masalah diselesaikan

LSVM hanya boleh melakukan klasifikasi atau regresi linear perlu diproses menggunakan transformasi bukan linear atau fungsi kernel. SVM bukan sahaja boleh menangani masalah linear, tetapi juga menggunakan fungsi kernel untuk memetakan data ke dalam ruang dimensi yang lebih tinggi untuk pengelasan atau regresi bukan linear. Ini adalah salah satu sebab mengapa SVM lebih fleksibel daripada LSVM.

4. Kerumitan model

Memandangkan SVM menyokong penggunaan fungsi kernel untuk pengelasan atau regresi bukan linear, kerumitan modelnya secara amnya lebih tinggi daripada LSVM. Apabila menggunakan fungsi kernel, data dipetakan ke dalam ruang dimensi tinggi, menyebabkan model memproses lebih banyak ciri. Ini juga membawa kepada masa latihan yang lebih tinggi dan penggunaan sumber pengkomputeran SVM, yang mungkin menimbulkan cabaran kepada pemprosesan set data berskala besar.

5. Kekukuhan kepada outlier

LSVM lebih sensitif kepada outlier kerana matlamatnya adalah untuk memaksimumkan selang, dan outlier mungkin mempunyai kesan yang lebih besar pada selang. SVM agak teguh Ia menggunakan Kehilangan Engsel untuk menghukum sampel tersalah klasifikasi, jadi impak pada beberapa outlier akan menjadi agak kecil.

Secara amnya, LSVM dan SVM adalah kedua-dua varian mesin vektor sokongan dan boleh digunakan untuk masalah klasifikasi dan regresi. Berbanding dengan LSVM, SVM lebih fleksibel, boleh menangani masalah tak linear, dan agak teguh. Walau bagaimanapun, kerumitan model SVM adalah lebih tinggi dan memerlukan lebih banyak sumber pengkomputeran dan masa latihan. Oleh itu, dalam aplikasi praktikal, adalah perlu untuk memilih model yang sesuai mengikut situasi tertentu.

Atas ialah kandungan terperinci Perbezaan antara mesin vektor sokongan linear dan mesin vektor am. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!