Linear Support Vector Machine (LSVM) und General Support Vector Machine (SVM) sind maschinelle Lernmodelle, die häufig für Klassifizierung und Regression verwendet werden. Ihre Kernidee besteht darin, verschiedene Klassen zu trennen oder Regressionsprobleme zu lösen, indem sie die optimale Hyperebene im Datenraum finden. Obwohl beide in die Kategorie der Support-Vektor-Maschinen fallen, gibt es einige Unterschiede zwischen ihnen. LSVM ist ein Support-Vektor-Maschinenmodell, das auf einer linearen Kernelfunktion basiert und davon ausgeht, dass die Daten durch eine lineare Hyperebene gut segmentiert werden können. Sein Vorteil besteht darin, dass es rechentechnisch einfach und leicht zu interpretieren ist, aber nur linear trennbare Probleme verarbeiten kann und bei nichtlinearen Daten möglicherweise nicht gut funktioniert. SVM ist ein allgemeineres Support-Vektor-Maschinenmodell, das Kernelfunktionen verwendet, um Daten in einen hochdimensionalen Merkmalsraum abzubilden und so nichtlineare Probleme in linear trennbare Probleme umzuwandeln. SVM kann verschiedene Kernelfunktionen verwenden, um sich an verschiedene Datentypen anzupassen, z. B. Polynomkerne, Gaußsche Kerne usw. Dies führt dazu, dass SVM bei der Behandlung nichtlinearer Probleme besser abschneidet, aber die Rechenkomplexität ist relativ
1. Modellform
LSVM ist ein linearer Klassifikator, dessen Entscheidungsgrenze eine Hyperebene ist, ausgedrückt als w^ Tx+b=0 . Unter diesen ist w der Normalenvektor und b der Versatz. Im Gegensatz zu LSVM unterstützt SVM nicht nur die lineare Klassifizierung, sondern verwendet auch Kernelfunktionen, um Daten für die nichtlineare Klassifizierung oder Regression in einen hochdimensionalen Raum abzubilden. Die Entscheidungsgrenze von SVM kann ausgedrückt werden als sum_{i=1}^nalpha_i y_i K(x_i,x)+b=0. In dieser Gleichung ist alpha_i der Lagrange-Multiplikator, y_i die Bezeichnung und K(x_i,x) die Ausgabe der Kernelfunktion.
2. Modelloptimierung
Es gibt einige Unterschiede zwischen LSVM und SVM bei der Modelloptimierung. Das Ziel von LSVM besteht darin, den Spielraum zu maximieren, dh den Abstand von der Entscheidungsgrenze zum nächstgelegenen Stichprobenpunkt jeder Kategorie zu maximieren. Das Ziel von SVM besteht darin, gleichzeitig die Verlustfunktion zu minimieren und die Marge zu maximieren. SVM verwendet normalerweise Hinge Loss als Verlustfunktion, wodurch falsch klassifizierte Proben bestraft werden können.
3. Problemtyp gelöst
LSVM kann nur lineare Klassifizierung oder Regression durchführen und muss mithilfe einer nichtlinearen Transformation oder Kernelfunktion verarbeitet werden. SVM kann nicht nur lineare Probleme verarbeiten, sondern auch Kernelfunktionen verwenden, um Daten zur nichtlinearen Klassifizierung oder Regression in einen höherdimensionalen Raum abzubilden. Dies ist einer der Gründe, warum SVM flexibler ist als LSVM.
4. Modellkomplexität
Da SVM die Verwendung von Kernelfunktionen für nichtlineare Klassifizierung oder Regression unterstützt, ist seine Modellkomplexität im Allgemeinen höher als die von LSVM. Bei Verwendung der Kernelfunktion werden die Daten in einen hochdimensionalen Raum abgebildet, wodurch das Modell mehr Features verarbeiten muss. Dies führt auch zu einer höheren Trainingszeit und einem höheren Rechenressourcenverbrauch von SVM, was zu Herausforderungen bei der Verarbeitung großer Datensätze führen kann.
5. Robustheit gegenüber Ausreißern
LSVM reagiert empfindlicher auf Ausreißer, da sein Ziel darin besteht, das Intervall zu maximieren, und Ausreißer können einen größeren Einfluss auf das Intervall haben. SVM ist relativ robust und nutzt Hinge Loss, um falsch klassifizierte Stichproben zu bestrafen, sodass die Auswirkungen auf einige Ausreißer relativ gering sind.
Im Allgemeinen sind LSVM und SVM beide Varianten von Support-Vektor-Maschinen und können für Klassifizierungs- und Regressionsprobleme verwendet werden. Im Vergleich zu LSVM ist SVM flexibler, kann nichtlineare Probleme bewältigen und ist relativ robust. Allerdings ist die Modellkomplexität von SVM höher und erfordert mehr Rechenressourcen und Trainingszeit. Daher ist es in praktischen Anwendungen notwendig, je nach Situation ein geeignetes Modell auszuwählen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonDer Unterschied zwischen linearen Support-Vektor-Maschinen und allgemeinen Vektormaschinen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
