12.6拓展阅读

文档摘要

本教程由 Datawhale 开源社区编译，与对应的英文原版均开源免费 12.6 拓展阅读支持向量机（SVM）是研究二分类问题的众多方法之一。其他方法包括感知机、逻辑回归、费舍尔判别分析、最近邻、朴素贝叶斯和随机森林（Bishop, 2006; Murphy, 2012）。Ben-Hur et al.（2008）的文献中提供了关于SVM和离散序列上核的简短教程。SVM的发展与第8.2节中讨论的经验风险最小化密切相关，因此SVM具有强大的理论特性（Vapnik, 2000; Steinwart和Christmann, 2008）。关于核方法的书籍（Schölkopf和Smola, 2002）详细介绍了支持向量机的许多细节以及如何优化它们。