本章内容
- 简单介绍支持向量机
- 利用SMO进行优化
- 利用核函数对数据进行空间转换
- 将SVM和其他分类器进行对比
“由于理解支持向量机（Support Vector Machines，SVM）需要掌握一些理论知识，而这对于读者来说有一定难度，于是建议读者直接下载LIBSVM使用。”我发现，在介绍SVM时，不止一本书都采用了以上这种模式。本书并不打算沿用这种模式。我认为，如果对SVM的理论不甚了解就去阅读其产品级C++代码，那么读懂的难度很大。但如果将产品级代码和速度提升部分剥离出去，那么代码就会变得可控，或许这样的代码就可以了。
有些人认为，SVM是最好的现成的分类器，这里说的“现成”指的是分类器不加修改即可，直接使用。同时，这就意味着在数据上应用基本形式的SVM分类器就可以得到低错误率的结果。SVM能够对训练集之外的数据点做出很好的分类决策。
本章首先讲述SVM的基本概念，书中会引入一些关键术语。SVM有很多实现，但是本章只关注其中最流行的一种实现，即序列最小优化1（Sequential Minimal Optimization，SMO）算法。在此之后，将介绍如何使用一种称为核函数（kernel）的方式将SVM扩展到更多数据集上。最后会回顾第1章中手写识别的例子，并考察其能否通过SVM来提高识别的效果。
1. 一种求解支持向量机二次规划的算法。——译者注