支持向量机为什么能解决维数灾难和局部最小
发表时间：2024-07-26 05:25:01
来源：网友投稿
支持向量机通俗来讲，它是一种二类分类模型，其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器，即支持向量机的学习策略便是间隔最大化，最终可转化为一个凸二次规划问题的求解。
其思路是简单情况，线性可分，把问题转化为一个凸优化问题，可以用拉格朗日乘子法简化，然后用既有的算法解决。复杂情况线性不可分，用映射函数将样本投射到高维空间，使其变成线性可分的情形。利用核函数来减少高维度计算量。
回到问题（个人理解）：
1、支持向量机并不是“解决”维数灾难，准确来说是能避免“引起”维数灾难，利用核函数投射到高维，输入的维数n对核函数矩阵无影响。
2、SVM可转化为一个凸优化问题的求解，则局部最优解就是全局最优解。
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