关于SVM研究的热点和难点是什么，svm核心思想

有关SVM研究的热点和难点是什么？

支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种经常会用到的机器学习算法，在分类和回归问题中有广泛的应用。下面这些内容就是有关SVM研究的一部分热点和难点：

热点研究方向：

1. 核方式和核技巧扩展：SVM利用核函数将数据映射到高维特点空间，以此处理非线性问题。研究人员一直在探索新的核函数和改进核技巧，以提升SVM的性能和适应更复杂的数据。

2. 多类别分类：传统的SVM主要适用于二分类问题，但是在现实应用中，多类别分类更为常见。研究人员为开发有效的方式来处理多类别问题，如一对多、一对一等策略。

3. 不平衡数据处理：针对不平衡数据集，这当中某一类别的样本数量远远超越其他类别，传统的SVM可能造成偏斜的分类结果。因为这个原因，研究人员特别要注意关注如何调整SVM算法来处理不平衡数据，如加权损失函数、采样方式等。

难点和挑战：

1. 参数选择和模型调优：SVM中存在多个重要参数，如正则化参数C和核函数参数。确定适合的参数对SVM的性能和泛化能力至关重要，但如何选择最好参数也还是是一个挑战。

2. 大规模数据集：SVM算法在处理大规模数据时面临计算和存储上的困难。研究人员为开发高效的优化算法、近似方式和并行计算策略，以扩展SVM的适用范围。

3. 鲁棒性和泛化能力：SVM对噪声和异常数据比较敏感，因为这个原因在处理实质上问题时需考虑其鲁棒性和泛化能力。改进SVM算法使其对数据中的干扰具有更多的鲁棒性，并提升模型的泛化能力是现目前的挑战之一。

整体来说，SVM作为一种经典的机器学习算法，也还是存在不少值得深入研究和处理的问题，涉及到算法本身的改进、应用领域的拓展和实质上问题的特定挑战等方面。

1.模糊支持向量机，引入样本对类别的隶属度函数，这样每个样本针对类别的影响是不一样的，这样的理论的应用提升了SVM的抗噪声的能力，特别合适在未能完全揭示输入样本特性的情况下。

　　2．最小二乘支持向量机。这样的方式是在1999年提出，经过这几年的蓬勃发展和进步，已经应用要不少有关的领域。研究的问题已经推广到：针对大规模数据集的处理；处理数据的鲁棒性；参数调节和选择问题；训练和仿真。

　　3．加权支持向量机（有偏样本的加权，有偏风险加权）。

　　4．主动学习的支持向量机。主动学习在学习途中可以按照学习进程，选择最促进分类器性能的样本来进一步训练分类器，特能有效地减少评价样本的数量。其实就是常说的通过某种标准对样本对分类的有效性进行排序，然后选择有效样本来训练支持向量机。

　　5．粗糙集与支持向量机的结合。第一利用粗糙集理论对数据的属性进行约简，能在某种程度上减少支持向量机解答计算量。

　　6．根据决策树的支持向量机。针对多类问题，采取二岔树将要分类的样本集构造出一系列的两类问题，每个两类构造一个SVM。

　　7．分级聚类的支持向量机。根据分级聚类和决策树思想构建多类svm，使用分级聚类的方式，可以先把n-1个距离较近的类别结合起来，暂时当成一类，把剩下的一类作为独自的一类，用svm分类，分类后的下一步不可以再考虑这独自的一类，而只研究所合并的n-1类，再依次下去。

　　8．算法上的提升。

　　lVapnik在95年提出了一种称为”chunking”的块算法，即假设删除矩阵中对应Lagrange乘数为0的行和列，将不影响最后结果。

　　lOsuna提出了一种分解算法，应用于人脸识别领域。

　　lJoachims在1998年将Osuna提出的分解策略推广到处理大型SVM学习的算法

　　lPlatt于1998年提出了序贯最小优化（SequentialMinimalOptimization）每一次的工作集中唯有2个样本。

　　9．核函数的构造和参数的选择理论研究。根据各个不一样的应用领域，可以构造不一样的核函数，可以多多少少的引入领域知识。目前核函数广泛应用的类型有：多项式逼近、贝叶斯分类器、径向基函数、多层感知器。参数的选择目前利用交叉验证的方式来确认。

　　10．支持向量机从两类问题向多类问题的推广：

　　nWeston在1998年提出的多类算法为代表。在经典svm理论的基础上，直接在目标函数上进行改进，重新构造多值分类模型，建立k分类支持向量机。通过sv方式对新模型的目标函数进行优化，达到多值分类。这种类型算法选择的目标函数十分复杂，变量数目过多，计算复杂度也很高，达到困难，故此，只在小型问题的解答中才可以使用。Weston,Multi-classsupportvectormachines

　　n一对多（one-against-rest）--Vapnik提出的,k类-k个分类器，第m个分类器将第m类与其余的类分开，其实就是常说的说将第m类重新标号为1，其他类标号为-1。完成这个过程需计算k个二次规划，按照标号将每个样本分开，最后输出的是两类分类器输出为最大的那一类。不够：容易出现属于多类别的点（多个1）和没有被分类的点（标号都是-1）-不对，训练样本数据大，训练困难，推广误差无界.

　　n一对一（one-against-one）-Kressel针对任意两个分类，构造一个分类器，仅识别这两个分类，完成这个过程需k(k-1)/2个分类器，计算量是很巨大的。针对每一个样本，按照每一个分类器的分类结果，看属于哪个类别的次数多，最后就属于哪一类(组合这些两类分类器并使用投票法，得票最多的类为样本点所属的类)。不够：假设单个两类分类器不规范化，则整个N类分类器将趋向于过学习；推广误差无界；分类器的数目K随类数急剧增多，致使在决策时速度很慢。

　　n层（数分类方式）是对一对一方式的改进，将k个分类合并为两个大类，每个大类里面再分成两个子类，如此下去，直到最基本的k个分类，这样形成不一样的层次，每个层次都用svm来进行分类--1对r-1法，构建k-1个分类器，不存在拒绝分类区。

　　应用上：人脸检测，汽轮发电机组的故障诊断，分类，回归，聚类，时间序列预测，系统辨识，金融工程，生物医药信号处理，数据挖掘，生物信息，文本挖掘，自适应信号处理，剪接位点识别，根据支持向量机的数据库学习算法，手写体相似字识别，支持向量机函数拟合在分形插值中的应用，根据支持向量机的惯导初始对准系统，岩爆预测的支持向量机，缺陷识别，计算机键盘用户身份验证，视频字幕自动定位于提取，说话人的确认，等等。

　　主要研究热点

　　从上面的蓬勃发展和进步中，我们可以总结出，现在支持向量机有着几方面的研究热点：核函数的构造和参数的选择；支持向量机从两类问题向多类问题的推广；更多的应用领域的推广；与现在其它机器学习方式的融合；与数据预处理（样本的重要度，属性的重要度，特点选择等）方面方式的结合，将数据中脱离领域知识的信息，即数据本身的性质融入支持向量机的算法中以此出现新的算法；支持向量机训练算法的探索。

svm核心技术的蓬勃发展和进步经历了多少年？

SVM叫做支持向量机( Support Vector Machines)是由Vanpik领导的ATTBell实验室研究小组 在1963年提出的一种新的很有潜力的分类技术, SVM是一种根据统计学习理论的模式识别方式，主要应用于模式识别领域.因为当时这些研究尚不十分完善,在处理模式识别问题中时常趋于保守,且数学上比较艰涩,因为这个原因这些研究一直没有得到充的重视.直到90年代,一个较完善的理论体系—统计学习理论 ( StatisticalLearningTheory,简称SLT) 的达到和因为神经互联网等较新兴的机器学习方式的研究碰见一部分重要的困难,例如如何确定互联网结构的问题、过学习与欠学习问题、局部极小点问题等,让SVM快速发展和完善,在处理小样本 、非线性及高维模式识别问题中表现出不少特有的优势,并可以推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中.从此快速的蓬勃发展和进步起来，目前已经在不少领域（生物信息学，文本和手写识别等）都获取了成功的应用。 SVM的重点在于核函数，这也是最喜人的地方。低维空间向量集一般难于划分，处理的方式是将它们映射到高维空间。但这个办法带来的困难就是计算复杂度的增多，而核函数正好巧妙地处理了这个问题。其实就是常说的说，只要选用一定程度上的核函数，我们完全就能够得到高维空间的分类函数。

在SVM理论中，采取不一样的核函数将致使不一样的SVM算法 它是一种以统计学理论为基础的，以结构风险最小化的学习机学习方式，要更高于神经互联网学习

svm识别手写字原理？

它通过扫描、摄影方法，或通过实时采集表达轨迹，由电脑将文稿或轨迹自动识别为对应汉字并转为对应汉字内码。这样的方式不需任何键盘汉字输入法就可把汉字输入到电脑中。

在设计中有的时候，会用到客户送来的打印文稿，可采取汉字识别方式输入，技术上已没有任何问题。假设原稿质量好、字距、行距较开，其准确率可达95%。

1995年，Corinna Cortes和Vapnik提出了软边距的非线性SVM并故将他应用于手写字符识别问题，这份研究在发表后得到了特别要注意关注和引用，为SVM在各领域的应用提供了参考。