分类算法 - SVM算法
SVM的全称是Support Vector Machine，即支持向量机，主要用于解决模式识别领域中的数据分类问题，属于有监督学习算法的一种。SVM要解决的问题可以用一个经典的二分类问题加以描述。如图1所示，红色和蓝色的二维数据点显然是可以被一条直线分开的，在模式识别领域称为线性可分问题。然而将两类数据点分开的直线显然不止一条。图2和3分别给出了A、B两种不同的分类方案，其中黑色实线为分界线，术语称为“决策面”。每个决策面对应了一个线性分类器。虽然在目前的数据上看，这两个分类器的分类结果是一样的，但如果考虑潜在的其他数据，则两者的分类性能是有差别的。
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按照我自己的理解，以二维数据为例，我们喂给模型已经分类好的数据，那么假设有一线条可以将此部分数据正确划分为2大部分，这样可以形成2个等式，即横线两边的数值归类为1或者-1，一般情况下可以求出最大间隔即无数个解，因此需要一个限定条件求出最优的那条线条。限定方式为：无数个解形成一个解的范围，距离边缘相等的那条线条即是最优解。
有时候本来数据的确是可分的，也就是说可以用线性分类SVM的学习方法来求解，但是却因为混入了异常点，导致不能线性可分，比如下图，本来数据是可以按下面的实线来做超平面分离的，可以由于一个橙色和一个蓝色的异常点导致我们没法按照线性分类支持向量机方法来分类。
以上讨论的都是在线性可分情况进行讨论的，但是实际问题中给出的数据并不是都是线性可分的，比如有些数据可能是曲线的。
那么这种非线性可分的数据是否就不能用SVM算法来求解呢？答案是否定的。事实上，对于低维平面内不可分的数据，放在一个高维空间中去就有可能变得可分。以二维平面的数据为例，我们可以通过找到一个映射将二维平面的点放到三维平面之中。理论上任意的数据样本都能够找到一个合适的映射使得这些在低维空间不能划分的样本到高维空间中之后能够线性可分。
当特征变量非常多的时候，在高维空间中计算内积的运算量是非常庞大的。考虑到我们的目的并不是为找到这样一个映射而是为了计算其在高维空间的内积，因此如果我们能够找到计算高维空间下内积的公式，那么就能够避免这样庞大的计算量，我们的问题也就解决了。实际上这就是我们要找的 核函数 ，即两个向量在隐式映射后的空间中的内积。
（1）对于边界清晰的分类问题效果好；
（2）对高维分类问题效果好；
（3）当维度高于样本数的时候，SVM 较为有效；
（4）因为最终只使用训练集中的支持向量，所以节约内存
（1）当数据量较大时，训练时间会较长；
（2）当数据集的噪音过多时，表现不好；
（3）SVM 不直接提供结果的概率估计，它在计算时直接使用 5 倍交叉验证。
（1）LR 与 SVM 都是分类算法；
（2）LR 与 SVM 都是监督学习算法；
（3）LR 与 SVM 都是判别模型；
（4）关于判别模型与生成模型的详细概念与理解，笔者会在下篇博文给出，这里不详述。
（5）如果不考虑核函数，LR 与 SVM 都是线性分类算法，也就是说他们的分类决策面都是线性的
这里需要说明的是，LR 也是可以用核函数的，因在 LR 算法里，每个样本点都必须参与决策面的计算过程，也就是说，如果在 LR 里也运用核函数的原理，那么每个样本点都必须参与核计算，这带来的计算复杂度是相当高的。所以在具体应用时，LR 很少运用核函数机制。
（1）损失函数不同；
（2）SVM 只考虑支持向量，而 LR 考虑全局（即远离的点对边界线的确定也起作用）；
（3）在解决非线性问题时，SVM 采用核函数的机制，而 LR 通常不采用核函数的方法；
（4）SVM 的损失函数就自带正则（损失函数中的12||w||2项），这就是为什么 SVM 是结构风险最小化算法的原因，而 LR 必须另外在损失函数上添加正则项；
（5）LR是参数模型，SVM是非参数模型，本质不同。
（6）在训练集较小时，SVM 较适用，而 LR 需要较多的样本。
（1）LR 与线性回归都是广义的线性回归；
（2）线性回归模型的优化目标函数是最小二乘，而 LR 则是似然函数；
（3）线性回归在整个实数域范围内进行预测，敏感度一致，而分类范围，需要在[0,1]。逻辑回归就是一种减小预测范围，将预测值限定为[0,1]间的一种回归模型，因而对于这类问题来说，逻辑回归的鲁棒性比线性回归的要好。
（4）逻辑回归的模型本质上是一个线性回归模型，逻辑回归都是以线性回归为理论支持的。但线性回归模型无法做到 sigmoid 的非线性形式，sigmoid 可以轻松处理 0/1 分类问题。
（5）线性回归主要做预测，LR 主要做分类（如二分类）；
