선형 서포트 벡터 머신과 일반 벡터 머신의 차이점

LSVM(선형 지원 벡터 머신) 및 SVM(일반 지원 벡터 머신)은 분류 및 회귀에 일반적으로 사용되는 기계 학습 모델입니다. 그들의 핵심 아이디어는 데이터 공간에서 최적의 초평면을 찾아 서로 다른 클래스를 분리하거나 회귀 문제를 해결하는 것입니다. 둘 다 지원 벡터 머신 범주에 속하지만 둘 사이에는 몇 가지 차이점이 있습니다. LSVM은 선형 커널 함수를 기반으로 하는 지원 벡터 머신 모델로, 데이터가 선형 초평면으로 잘 분할될 수 있다고 가정합니다. 장점은 계산이 간단하고 해석하기 쉽다는 점이지만, 선형으로 분리 가능한 문제만 처리할 수 있고 비선형 데이터에는 제대로 작동하지 않을 수 있습니다. SVM은 커널 함수를 사용하여 데이터를 고차원 특징 공간으로 매핑함으로써 비선형 문제를 선형 분리 가능한 문제로 변환하는 보다 일반적인 지원 벡터 머신 모델입니다. SVM은 다양한 커널 함수를 사용하여 다항식 커널, 가우스 커널 등과 같은 다양한 유형의 데이터에 적응할 수 있습니다. 이로 인해 비선형 문제를 처리할 때 SVM의 성능이 향상되지만 계산 복잡성은 상대적으로

1입니다. 모델 형식

LSVM은 결정 경계가 w^ Tx+b=0으로 표현되는 초평면인 선형 분류기입니다. . 그 중 w는 법선 벡터이고 b는 오프셋이다. LSVM과 달리 SVM은 선형 분류를 지원할 뿐만 아니라 커널 함수를 사용하여 비선형 분류 또는 회귀를 위해 데이터를 고차원 공간에 매핑합니다. SVM의 결정 경계는 sum_{i=1}^nalpha_i y_i K(x_i,x)+b=0으로 표현할 수 있습니다. 이 방정식에서 alpha_i는 라그랑주 승수이고, y_i는 레이블이며, K(x_i,x)는 커널 함수의 출력입니다.

2. 모델 최적화

모델 최적화에는 LSVM과 SVM 간에 몇 가지 차이점이 있습니다. LSVM의 목표는 마진을 최대화하는 것, 즉 결정 경계에서 각 범주의 가장 가까운 샘플 지점까지의 거리를 최대화하는 것입니다. SVM의 목표는 손실 함수를 최소화하는 동시에 마진을 최대화하는 것입니다. SVM은 일반적으로 잘못 분류된 샘플을 처벌할 수 있는 손실 함수로 Hinge Loss를 사용합니다.

3. 해결된 문제 유형

LSVM은 선형 분류 또는 회귀만 수행할 수 있습니다. 비선형 문제는 비선형 변환 또는 커널 함수를 사용하여 처리해야 합니다. SVM은 선형 문제를 처리할 수 있을 뿐만 아니라 커널 함수를 사용하여 비선형 분류 또는 회귀를 위해 데이터를 고차원 공간으로 매핑할 수도 있습니다. 이것이 SVM이 LSVM보다 유연한 이유 중 하나입니다.

4. 모델 복잡성

SVM은 비선형 분류 또는 회귀를 위한 커널 기능 사용을 지원하므로 일반적으로 모델 복잡성이 LSVM보다 높습니다. 커널 함수를 사용하면 데이터가 고차원 공간에 매핑되어 모델이 더 많은 기능을 처리하게 됩니다. 이는 또한 SVM의 훈련 시간과 컴퓨팅 리소스 소비를 증가시켜 대규모 데이터 세트 처리에 어려움을 초래할 수 있습니다.

5. 이상치에 대한 견고성

LSVM의 목표는 구간을 최대화하는 것이고 이상치가 구간에 더 큰 영향을 미칠 수 있으므로 이상치에 더 민감합니다. SVM은 상대적으로 강력합니다. 힌지 손실을 사용하여 잘못 분류된 샘플을 처벌하므로 일부 이상값에 미치는 영향은 상대적으로 작습니다.

일반적으로 LSVM과 SVM은 모두 지원 벡터 머신의 변형이며 분류 및 회귀 문제에 사용할 수 있습니다. LSVM에 비해 SVM은 더 유연하고 비선형 문제를 처리할 수 있으며 상대적으로 견고합니다. 그러나 SVM의 모델 복잡성은 더 높으며 더 많은 컴퓨팅 리소스와 훈련 시간이 필요합니다. 따라서 실제 적용에서는 특정 상황에 따라 적절한 모델을 선택하는 것이 필요합니다.

위 내용은 선형 서포트 벡터 머신과 일반 벡터 머신의 차이점의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!