說到機器學(xué)習(xí),大相信大家自然而然想到的就是現(xiàn)在大熱的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),或者換句話來說,深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)。對于這些網(wǎng)絡(luò)或者模型來說,能夠大大降低進入門檻,具體而言,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有以下優(yōu)勢:
自動特征提取
相較于傳統(tǒng)的機器學(xué)習(xí)方法,如支持向量機(SVM),CNN能夠自動地從原始數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)到有用的特征。這使得初學(xué)者無需手動設(shè)計復(fù)雜的特征工程過程,從而降低了入門門檻。
網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)直觀
CNN的基本結(jié)構(gòu)包括卷積層、池化層和全連接層,這些層次之間的連接關(guān)系相對簡單明了。初學(xué)者可以通過閱讀相關(guān)教程和論文,快速理解CNN的工作原理。
豐富的資源
目前,關(guān)于CNN的學(xué)習(xí)資料非常豐富,包括在線教程、博客文章、視頻課程等。這些資源通常以通俗易懂的語言介紹CNN的基本概念和實際應(yīng)用,有助于初學(xué)者快速掌握相關(guān)知識。
成熟的框架
許多成熟的深度學(xué)習(xí)框架(如TensorFlow、PyTorch等)都提供了對CNN的支持,并提供了豐富的預(yù)訓(xùn)練模型和示例代碼。這大大降低了初學(xué)者實現(xiàn)CNN的難度,同時也為他們提供了更多的實踐機會。
廣泛的應(yīng)用領(lǐng)域
CNN在計算機視覺、自然語言處理、語音識別等多個領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用。初學(xué)者可以根據(jù)自己的興趣選擇合適的領(lǐng)域進行學(xué)習(xí)和實踐,從而提高學(xué)習(xí)的積極性和效果。
看起來是不是非常的誘人?但是深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)往往需要更多的計算資源,尤其是針對于資源受限的MCU平臺,可以說有一種,可望不可及的感覺。當然,不是說完全沒有可能啊,經(jīng)過一些模型架構(gòu)以及運行代碼的優(yōu)化,還是可以運行在我們的MCU平臺的。不過,今天的主角不是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),讓我們回歸傳統(tǒng),給大家介紹一個新東西,支持向量機(Support Vector Machine,SVM),先來介紹何為SVM:
SVM是一種常見的機器學(xué)習(xí)算法,用于分類和回歸分析,它通過在不同類別之間尋找最優(yōu)的超平面來實現(xiàn)分類,其中超平面是將數(shù)據(jù)集劃分為兩個或多個類別的決策邊界。
如上圖所示,核心思想是將數(shù)據(jù)映射到高維空間中,使得數(shù)據(jù)在該空間中可以更容易地分離為不同的類別。在高維空間中,SVM算法通過尋找最大間隔超平面來實現(xiàn)分類,該超平面可以使不同類別之間的距離最大化。此外,SVM算法還可以使用核函數(shù)來處理非線性分類問題。
當數(shù)據(jù)集無法通過簡單的線性分割時,SVM算法仍然可以有效地進行分類。這是因為SVM算法使用了核函數(shù),一些常用的核函數(shù)為: 它可以將數(shù)據(jù)映射到更高維度的特征空間中,使得原本線性不可分的數(shù)據(jù)在新的空間中變得線性可分。常用的核函數(shù)包括線性核函數(shù)、多項式核函數(shù)和徑向基函數(shù)(RBF)核函數(shù)等。這些核函數(shù)使得SVM算法可以處理復(fù)雜的非線性分類問題:
另一個SVM算法的重要概念是支持向量。支持向量是離超平面最近的訓(xùn)練樣本點,它們對于確定最優(yōu)超平面起著關(guān)鍵作用。通過使用支持向量,SVM算法可以忽略大部分訓(xùn)練數(shù)據(jù),只關(guān)注那些對于分類決策起重要作用的樣本點,從而提高了算法的效率和泛化能力。
SVM算法具有許多優(yōu)點,例如可以處理高維數(shù)據(jù)、具有較高的分類準確率和較好的泛化能力等。它已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于許多領(lǐng)域,例如圖像識別、自然語言處理、生物信息學(xué)等。
然而,在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集時,SVM算法可能會面臨計算復(fù)雜度較高的挑戰(zhàn)。因此,研究人員一直在探索如何加速SVM算法以適應(yīng)大規(guī)模數(shù)據(jù)集的需求。
總體而言,SVM算法是一種強大且靈活的機器學(xué)習(xí)算法,適用于分類和回歸問題。它在實際應(yīng)用中具有廣泛的應(yīng)用和良好的性能,并且隨著研究的深入和技術(shù)的發(fā)展,它將繼續(xù)在各個領(lǐng)域發(fā)揮重要作用。
那么本期小編就先帶著大家先見一下我們的新朋友,下一篇就來看看如何使用SVM真實訓(xùn)練一個模型,并完成一個分類任務(wù)。
審核編輯:湯梓紅
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原文標題:機器學(xué)習(xí)回歸傳統(tǒng),神奇的SVM還挺簡單
文章出處:【微信號:NXP_SMART_HARDWARE,微信公眾號:恩智浦MCU加油站】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。
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