1樓：職場導師趙叔
svm是由模式識別中廣義肖像演算法（generalized portrait algorithm）發展而來的分類器，其早期工作來自前蘇聯學者vladimir n. vapnik和alexander y. lerner在2023年發表的研究。
2023年，vapnik和alexey y. chervonenkis對廣義肖像演算法進行了進一步討論並建立了硬邊距的線性svm。此後在二十世紀70-80年代，隨著模式識別中最大邊距決策邊界的理論研究、基於鬆弛變數的規劃問題求解技術的出現，和vc維的提出，svm被逐步理論化併成為統計學習理論的一部分。
svm演算法的性質：
svm的優化問題同時考慮了經驗風險和結構風險最小化，因此具有穩定性。從幾何觀點，svm的穩定性體現在其構建超平面決策邊界時要求邊距最大，因此間隔邊界之間有充裕的空間包容測試樣本。
svm使用鉸鏈損失函式作為**損失，鉸鏈損失函式的取值特點使svm具有稀疏性，即其決策邊界僅由支援向量決定，其餘的樣本點不參與經驗風險最小化。在使用核方法的非線性學習中，svm的穩健性和稀疏性在確保了可靠求解結果的同時降低了核矩陣的計算量和記憶體開銷。
以上內容參考：百科-支援向量機。
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