說到機(jī)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(duì)于這些網(wǎng)絡(luò)或者模型來說，能夠大大降低進(jìn)入門檻，具體而言，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有以下優(yōu)勢(shì)：

自動(dòng)特征提取

相較于傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，如支持向量機(jī)（SVM），CNN能夠自動(dòng)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(dòng)設(shè)計(jì)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(duì)簡(jiǎn)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(shí)際應(yīng)用，有助于初學(xué)者快速掌握相關(guān)知識(shí)。

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(duì)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(shí)現(xiàn)CNN的難度，同時(shí)也為他們提供了更多的實(shí)踐機(jī)會(huì)。

廣泛的應(yīng)用領(lǐng)域

CNN在計(jì)算機(jī)視覺、自然語言處理、語音識(shí)別等多個(gè)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(jìn)行學(xué)習(xí)和實(shí)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(jì)算資源，尤其是針對(duì)于資源受限的MCU平臺(tái)，可以說有一種，可望不可及的感覺。當(dāng)然，不是說完全沒有可能啊，經(jīng)過一些模型架構(gòu)以及運(yùn)行代碼的優(yōu)化，還是可以運(yùn)行在我們的MCU平臺(tái)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(gè)新東西，支持向量機(jī)（Support Vector Machine，SVM），先來介紹何為SVM：

SVM是一種常見的機(jī)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(shí)現(xiàn)分類，其中超平面是將數(shù)據(jù)集劃分為兩個(gè)或多個(gè)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(shí)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(dāng)數(shù)據(jù)集無法通過簡(jiǎn)單的線性分割時(shí)，SVM算法仍然可以有效地進(jìn)行分類。這是因?yàn)镾VM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(xiàng)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(gè)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(diǎn)，它們對(duì)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(duì)于分類決策起重要作用的樣本點(diǎn)，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(diǎn)，例如可以處理高維數(shù)據(jù)、具有較高的分類準(zhǔn)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(shí)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(shí)，SVM算法可能會(huì)面臨計(jì)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(qiáng)大且靈活的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，適用于分類和回歸問題。它在實(shí)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(gè)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(shí)訓(xùn)練一個(gè)模型，并完成一個(gè)分類任務(wù)。

審核編輯：湯梓紅