几种SVM的优劣性比较

支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是将样本进行分类和回归的一种强大的数学工具,尤其是对高维领域,效果尤为显著.支持向量机工作原理是针对样本数据集,寻找决策函数来对样本数据进行分类的.如今已经衍生出多种SVM的相关模型.最为常见是有孪生支持向量机(T-SVM),正则化支持向量机(RT-SVM),最小二乘支持向量机(LSSVM).这几类模型的出发点和建构模型的思想有些许不同之处.本文则选取了三种常见的SVM模型,分析和比较它们之间的优势以及劣势,能让读者更加深入的了解这类算法,并且在实际问题中更具有选择应用性.

Compare the Advantages and Disadvantages of Several SVM