机器学习之支持向量机
SVM与神经网络 支持向量机并不是神经网络,这两个完全是两条不一样的路吧。不过详细来说,线性SVM的计算部分就像一个单层的神经网络一样,而非线性SVM就完全和神经网络不一样了(是的没错,现实生活中大多问题是非线性的),详情可以参考知乎答案。 这两个冤家一直不争上下,最近基于神经网络的深度学习因为AlphaGo等热门时事,促使神经网络的热度达到了空前最高。毕竟,深度学习那样的多层隐含层的结构,犹如一个黑盒子,一个学习能力极强的潘多拉盒子。有人或许就觉得这就是我们真正的神经网络,我们不知道它那数以百千计的神经元干了什么,也不理解为何如此的结构能诞生如此美好的数据 —— 犹如复杂性科学般,处于高层的我们并不能知道底层的”愚群“为何能涌现。两者一比起来,SVM似乎也没有深度学习等那么令人狂热,连Hinton都开玩笑说SVM不过是浅度学习(来自深度学习的调侃)。 不然,个人觉得相对于热衷于隐含层的神经网络,具有深厚的数学理论的SVM更值得让我们研究。SVM背后伟大的数学理论基础可以说是现今人类的伟大数学成就,因此SVM的解释性也非神经网络可比,可以说,它的数学理论让它充满了理性,这样的理性是一个理工科生向往的。就如,你渴望知道食物的来源以确定食物是否有毒,如果有毒是什么毒,这样的毒会在人体内发生了什么反应以致于让你不适 —— 我的理性驱使我这么想,一个来路不明的食物是不能让我轻易接受的。