支持向量机原理
简述支持向量机的原理与应用范围
简述支持向量机的原理与应用范围
支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种常见的监督学习算法，主要用于分类和回归问题。
它在机器学习领域有着广泛的应用。
原理：
支持向量机的核心思想是找到一个最优的超平面，将不同类别的样本点尽可能地分开。
其基本原理可以概括为以下几个步骤：
1.将样本点映射到高维空间中，使得样本点在新的空间中能够线性可分。
2.在新的空间中找到一个最优的超平面，使得离该超平面最近的样本点到该
超平面的距离最大化。
3.根据最优的超平面进行分类或回归预测。
应用范围：
支持向量机广泛应用于以下领域：
•文本分类：支持向量机可以根据文本的特征将其分类为不同的类别，常用于垃圾邮件过滤、情感分析等任务。
•图像识别：支持向量机可以通过学习图像的特征，实现图像的分类和识别，常用于人脸识别、物体识别等任务。
•生物信息学：支持向量机可以用于基因表达数据的分类和预测，帮助研究人员理解基因功能和疾病机制。
•金融预测：支持向量机可以根据历史数据对股票价格、汇率等进行预测，用于金融市场的决策和交易。
•异常检测：支持向量机可以通过学习正常样本的特征，检测异常样本，常用于网络入侵检测、信用卡欺诈检测等场景。
综上所述，支持向量机是一种强大的机器学习算法，其原理简单而有效，应用范围广泛。
通过合理选择核函数和参数调优，支持向量机能够获得较好的分类和回归性能。
统计学习中的支持向量机原理
统计学习中的支持向量机原理支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种常用于分类和回归问题的机器学习算法。
它的原理基于统计学习理论，并且在处理复杂问题时表现出色。
本文将介绍支持向量机的原理，包括线性可分支持向量机、线性支持向量机以及非线性支持向量机等方面。
1. 支持向量机的基本概念支持向量机是一种二类分类模型，其基本思想是在特征空间中找到一个最优超平面来使得不同类别的样本能够被最大程度地分开。
在支持向量机中，将样本映射到高维特征空间后，样本与超平面之间的距离被定义为支持向量机的决策边界。
2. 线性可分支持向量机当样本能够完全被一个超平面分开时，称之为线性可分。
对于线性可分问题，支持向量机通过寻找一个最优的超平面来实现分类。
最优超平面的选择是通过最大化间隔来实现的，即使不同类别样本与超平面之间的距离最大化。
3. 线性支持向量机实际上，大部分情况下样本是不完全线性可分的。
因此，在实际应用中，我们使用线性支持向量机来处理这种情况。
线性支持向量机通过引入松弛变量来容忍一些误分类样本，进而求解最优超平面。
这样的超平面可以使得误分类样本数量较少，并且最大化间隔。
4. 非线性支持向量机在现实问题中，很多情况下，样本的分布并不是线性可分的。
为了处理这样的非线性问题，支持向量机引入了核函数来对样本进行非线性映射。
核函数可以将低维的数据映射到高维特征空间，从而使得样本在高维特征空间中线性可分。
5. 支持向量机的优化求解支持向量机的优化问题可以转化为凸二次优化问题，可以通过凸优化算法进行求解。
常用的求解算法包括序列最小最优化算法（SMO）和内点法等。
6. 支持向量机的应用支持向量机在实际问题中有着广泛的应用。
例如，在图像分类、文本分类、模式识别、生物信息学等领域都能看到支持向量机的身影。
其强大的泛化能力使得支持向量机成为许多机器学习任务的首选算法之一。
7. 支持向量机的优缺点支持向量机具有较强的泛化性能和鲁棒性，能够处理高维空间的数据，并且对噪声和异常点具有较好的容忍性。
支持向量机简介与基本原理
支持向量机简介与基本原理支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种常用的机器学习算法，被广泛应用于模式识别、数据分类以及回归分析等领域。
其独特的优势在于可以有效地处理高维数据和非线性问题。
本文将介绍支持向量机的基本原理和应用。
一、支持向量机的基本原理支持向量机的基本思想是通过寻找一个最优超平面，将不同类别的数据点分隔开来。
这个超平面可以是线性的，也可以是非线性的。
在寻找最优超平面的过程中，支持向量机依赖于一些特殊的数据点，称为支持向量。
支持向量是离超平面最近的数据点，它们对于确定超平面的位置和方向起着决定性的作用。
支持向量机的目标是找到一个超平面，使得离它最近的支持向量到该超平面的距离最大化。
这个距离被称为间隔（margin），最大化间隔可以使得分类器更具鲁棒性，对新的未知数据具有更好的泛化能力。
支持向量机的求解过程可以转化为一个凸优化问题，通过求解对偶问题可以得到最优解。
二、支持向量机的核函数在实际应用中，很多问题并不是线性可分的，此时需要使用非线性的超平面进行分类。
为了解决这个问题，支持向量机引入了核函数的概念。
核函数可以将低维的非线性问题映射到高维空间中，使得原本线性不可分的问题变得线性可分。
常用的核函数有线性核函数、多项式核函数、高斯核函数等。
线性核函数适用于线性可分问题，多项式核函数可以处理一些简单的非线性问题，而高斯核函数则适用于复杂的非线性问题。
选择合适的核函数可以提高支持向量机的分类性能。
三、支持向量机的应用支持向量机在实际应用中有着广泛的应用。
在图像识别领域，支持向量机可以用于人脸识别、物体检测等任务。
在生物信息学领域，支持向量机可以用于蛋白质分类、基因识别等任务。
在金融领域，支持向量机可以用于股票市场预测、信用评估等任务。
此外，支持向量机还可以用于文本分类、情感分析、异常检测等领域。
由于其强大的分类性能和泛化能力，支持向量机成为了机器学习领域中的重要算法之一。
支持向量机的基本原理
支持向量机的基本原理
支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一种二分类模型，其基本原理是找到一个最优的超平面来进行数据的划分。
其基本思想是将样本空间映射到高维特征空间，找到一个超平面使得正负样本之间的间隔最大化，从而实现分类。
具体来说，SVM的基本原理包括以下几个步骤：
1. 寻找最优超平面：将样本空间映射到高维特征空间，使得样本在特征空间中线性可分。
然后寻找一个超平面来最大化两个不同类别样本的间隔（也称为“分类间隔”）。
2. 构建优化问题：SVM通过解决一个凸二次规划问题来求解最优超平面。
该优化问题的目标是最大化分类间隔，同时限制样本的分类正确性。
3. 核函数技巧：在实际应用中，数据通常是非线性可分的。
通过引入核函数的技巧，可以将非线性问题转化为高维或无限维的线性问题。
常用的核函数有线性核、多项式核、高斯核等。
4. 寻找支持向量：在求解优化问题时，只有一部分样本点对于最优超平面的确定起到决定性作用，这些样本点被称为“支持向量”。
支持向量决定了超平面的位置。
5. 分类决策函数：在得到最优超平面后，可以通过计算样本点到超平面的距离来进行分类。
对于新的样本点，根据其距离超平面的远近来判断其所属类别。
支持向量机的基本原理可以简单概括为在高维特征空间中找到一个最优超平面，使得样本的分类间隔最大化。
通过引入核函数的技巧，SVM也可以处理非线性可分的问题。
支持向量机具有理论基础牢固、分类效果好等优点，在实际应用中得到了广泛的应用。
支持向量机原理SVMPPT课件
回归分析
除了分类问题，SVM也可以用于 回归分析，如预测股票价格、预 测天气等。通过训练模型，SVM
能够预测未知数据的输出值。
数据降维
SVM还可以用于数据降维，通过 找到数据的低维表示，降低数据
的复杂性，便于分析和理解。
02 支持向量机的基本原理
线性可分与不可分数据
线性可分数据
在二维空间中，如果存在一条直线， 使得该直线能够将两类样本完全分开 ，则称这些数据为线性可分数据。
支持向量机原理 svmppt课件
目录
CONTENTS
• 引言 • 支持向量机的基本原理 • 支持向量机的数学模型 • 支持向量机的优化问题 • 支持向量机的核函数 • 支持向量机的训练和预测 • 支持向量机的应用案例 • 总结与展望
01 引言
什么是支持向量机
定义
支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）是一种监督学习算法， 用于分类和回归分析。它通过找到一个超平面来分隔数据集，使得分隔后的两 类数据点到该平面的距离最远。
支持向量机的优势和局限性
01
对大规模数据集效 率较低
对于大规模数据集，支持向量机 可能需要较长时间进行训练和预 测。
02
核函数选择和参数 调整
核函数的选择和参数调整对支持 向量机的性能有很大影响，需要 仔细选择和调整。
03
对多分类问题处理 不够灵活
对于多分类问题，支持向量机通 常需要采用一对一或一对多的策 略进行处理，可能不够灵活。
图像识别
• 总结词：支持向量机用于图像识别，通过对图像特征的提取和分类，实现图像 的自动识别和分类。
• 详细描述：支持向量机在图像识别中发挥了重要作用，通过对图像特征的提取 和选择，将图像数据映射到高维空间，然后利用分类器将相似的图像归为同一 类别，不相似图像归为不同类别。
支持向量机原理与应用
支持向量机原理与应用支持向量机是一种广泛应用于分类和回归问题的机器学习算法，其基本思想是通过寻找最优超平面将数据分成两类。
在这篇文章中，我们将深入探讨支持向量机的原理和应用。
一、支持向量机的原理支持向量机通过最大化间隔超平面来分类数据。
间隔是定义为支持向量（也就是最靠近分类边界的数据点）之间的距离。
因此，我们的目标是找到一个最优的超平面使得此间隔最大。
在二维空间中，最大间隔超平面是一条直线。
在高维空间中，最大间隔超平面是一个超平面。
这个超平面定义为：w\cdot x-b=0其中，w是一个向量，x是样本空间中的向量，b是偏差。
支持向量机的目标是找到一个可以将训练样本分成两个类别的最大间隔超平面，并且使得间隔为M（M是最大间隔）。
二、支持向量机的应用支持向量机是一种广泛应用于分类和回归问题的机器学习算法。
这里我们将讨论支持向量机在分类问题中的应用。
1. 图像分类支持向量机在图像分类中的应用非常广泛。
通过将图像转换为特征向量，可以用支持向量机实现图像分类。
支持向量机特别适用于图像分类，因为它可以处理高维特征空间。
2. 自然语言处理支持向量机可以通过文本分类实现在自然语言处理中的应用。
支持向量机可以学习在给定文本语料库中的所有文档的特定类别的模式（如“金融”或“体育”）。
3. 生物信息学支持向量机在生物信息学中的应用非常广泛。
生物信息学家可以使用支持向量机分类DNA，RNA和蛋白质序列。
4. 金融支持向量机在金融中的应用也很广泛。
通过识别是否存在欺诈行为，可以使用支持向量机实现信用评估。
三、总结在这篇文章中，我们深入探讨了支持向量机的原理和应用。
通过理解支持向量机的原理，我们可以更好地了解如何使用它解决分类问题。
在应用方面，支持向量机广泛应用于各种领域，包括图像分类、自然语言处理、生物信息学和金融等。
因此，支持向量机是一种非常有用的机器学习算法，对于了解它的原理和应用非常重要。
支持向量机原理
支持向量机原理支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种二分类模型，它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器。
支持向量机的学习策略是间隔最大化，可形式化为一个求解凸二次规划问题。
SVM是一种分类算法，它的基本原理是找到一个超平面，将不同类别的数据分隔开来，使得两个类别的数据点到超平面的距离最大化。
支持向量机的原理主要包括间隔、支持向量、对偶问题和核函数等几个方面。
首先，我们来看支持向量机的间隔。
在支持向量机中，间隔是指两个异类样本最近的距离，而支持向量机的目标就是要找到一个超平面，使得所有样本点到这个超平面的距离最大化。
这个距离就是间隔，而支持向量机的学习策略就是要最大化这个间隔。
其次，支持向量机的支持向量。
支持向量是指离超平面最近的那些点，它们对超平面的位置有影响。
支持向量决定了最终的超平面的位置，而其他的点对超平面的位置没有影响。
因此，支持向量是支持向量机模型的关键。
然后，我们来看支持向量机的对偶问题。
支持向量机的原始问题是一个凸二次规划问题，可以通过求解对偶问题来得到最终的分类超平面。
通过对偶问题，我们可以得到支持向量的系数，从而得到最终的分类超平面。
最后，我们来看支持向量机的核函数。
在实际应用中，很多时候样本不是线性可分的，这时就需要用到核函数。
核函数可以将原始特征空间映射到一个更高维的特征空间，使得样本在这个高维特征空间中线性可分。
常用的核函数有线性核、多项式核和高斯核等。
综上所述，支持向量机是一种非常强大的分类算法，它通过最大化间隔来得到最优的分类超平面，支持向量决定了最终的超平面的位置，对偶问题可以通过求解对偶问题来得到最终的分类超平面，而核函数可以处理非线性可分的情况。
支持向量机在实际应用中有着广泛的应用，是一种非常重要的机器学习算法。
希望本文对支持向量机的原理有所帮助，让读者对支持向量机有更深入的理解。
支持向量机作为一种经典的机器学习算法，有着重要的理论意义和实际应用价值。
支持向量机(SVM)原理详解
支持向量机（SVM）原理详解支持向量机(Support Vector Machine, SVM)是一种机器学习算法，用于二分类和多分类问题。
它的基本思想是寻找一个超平面，能够将不同类别的数据分隔开来，并且与最近的数据点之间的间隔最大。
一、原理概述：SVM的基本原理是将原始数据映射到高维空间中，使得在该空间中的数据能够线性可分，然后在高维空间中找到一个最优的超平面。
对于线性可分的情况，SVM通过最大化分类边界与最近数据点之间的距离，并将该距离定义为间隔，从而使分类边界具有更好的泛化能力。
二、如何确定最优超平面：1.线性可分的情况下：SVM寻找一个能够将不同类别的数据分开的最优超平面。
其中，最优超平面定义为具有最大间隔(margin)的超平面。
间隔被定义为超平面到最近数据点的距离。
SVM的目标是找到一个最大化间隔的超平面，并且这个超平面能够满足所有数据点的约束条件。
这可以通过求解一个凸二次规划问题来实现。
2.线性不可分的情况下：对于线性不可分的情况，可以使用一些技巧来将数据映射到高维空间中，使其线性可分。
这种方法被称为核技巧(kernel trick)。
核技巧允许在低维空间中计算高维空间的内积，从而避免了直接在高维空间中的计算复杂性。
核函数定义了两个向量之间的相似度。
使用核函数，SVM可以在高维空间中找到最优的超平面。
三、参数的选择：SVM中的参数有两个主要的方面：正则化参数C和核函数的选择。
1.正则化参数C控制了分类边界与数据点之间的权衡。
较大的C值将导致更少的间隔违规，增加将数据点分类正确的权重，可能会导致过拟合；而较小的C值将产生更宽松的分类边界，可能导致欠拟合。
2.核函数选择是SVM中重要的一步。
根据问题的特点选择合适的核函数能够更好地处理数据，常用的核函数有线性核函数、多项式核函数和高斯核函数等。
四、优缺点：SVM有以下几个优点：1.在灵活性和高扩展性方面表现出色，尤其是在高维数据集上。
2.具有良好的泛化能力，能够很好地处理样本数量较少的情况。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
第3章支持向量机基础By Dean支持向量机（Support V ector Machies）是由Vapnik等人于1995年提出来的。
之后随着统计理论的发展，支持向量机也逐渐受到了各领域研究者的关注，在很短的时间就得到很广泛的应用。
支持向量机是建立在统计学习理论的VC维理论和结构风险最小化原理基础上的，利用有限的样本所提供的信息对模型的复杂性和学习能力两者进行了寻求最佳的折衷，以获得最好的泛化能力。
SVM的基本思想是把训练数据非线性的映射到一个更高维的特征空间（Hilbert空间）中，在这个高维的特征空间中寻找到一个超平面使得正例和反例两者间的隔离边缘被最大化。
SVM的出现有效的解决了传统的神经网络结果选择问题、局部极小值、过拟合等问题。
并且在小样本、非线性、数据高维等机器学习问题中表现出很多令人注目的性质，被广泛地应用在模式识别，数据挖掘等领域(张学工 2000；崔伟东2001)。
支持向量机可以用于分类和回归问题，本章着重介绍分类相关的知识。
3.1 SVM的基本思想3.1.1最优分类面SVM是由线性可分情况的最优分类面发展而来的，用于两类问题的分类。
下面用一个二维两类问题来说明SVM基本思想(白鹏等，2008)。
图3.1 最优超平面示意图C 1和C 2代表两类数据样本，各样本在二维中显示如图3.1， 图中的直线P 0,P 1就是分类函数。
如果一个线性函数就完全可以把两类所有样本分开，那么就称这些数据是线性可分的；否则称非线性可分。
假设两类线性可分的训练数据样本{(x 1,y 1),(x 2,y 2),…(x N ,y N )}, x i ∈R d (d 代表样本x i 的长度), y i ∈{+1,−1}, i =1,2,…,N . 其线性判别函数的一般表达式是f (x )=w ∗x +b , 该函数对应的分类面方程是：w ∗x +b =0 (3-1)线性判别函数的值一般是连续的实数，而分类问题需要输出的是离散值。
例如利用数值-1表示类别C 1，而用数值+1表示类别C 2.所有的样本都只能用数值-1和+1表示。
这时我们可以通过设置一个阀值，通过判断判别函数的值是大于或者小于这个阀值来判断属于某一类。
若我们取这个阀值为0，即当f (x )≤0时，判别样本为类别C 1(即-1)；当f (x )≥0时，判别样本为类别C 2(即+1).现在将判别函数进行归一化，使两类所有样本都满足|f(x)|≥1，这时离分类面近的样本都有|f(x)|=1。
若要对所有样本正确分类需满足，y i [(w ∗x )+b ]−1≥0, i =1,…N (3-2)这时分类间隔为2‖w ‖⁄. 寻求最优的分类面即使得分类间隔最大化。
可以发现间隔最大等价于12‖w ‖2最小。
因此最优化分类面问题可以表示成如下的约束优化问题，如下：Min Φ(w )=12‖w ‖2 (3-3)约束条件为：y i [(w ∗x )+b ]−1≥0, i =1,…N (3-4)定义如下Lagrange 函数:L (w,b,α)=12‖w ‖2−∑αi [y i (w ∗x i +b )−1]N i=1 (3-5)式中，αi ≥0为Lagrange 乘子。
为了求得函数式(3-5)的最小值，我们对w,b,α分别求导有：{ ðL ðw =0 ⇒ w =∑αi y i x i N i=1 ðL ðb =0 ⇒ ∑αi y i N i=1=0 ðL ðα=0 ⇒ αi [y i (w ∗x i +b )−1]=0 (3-6) 由式(3-6)和(3-2)可将上述的最优化分类面的求解问题转化为一个凸二次规划寻优的对偶问题，如下：Max ∑αi −12N i=1∑∑αi αj y i y j (x i ,x j )N j=1N i=1 (3-7)约束条件为：{αi ≥0∑αi y i=0N i=1 (3-8) 这个二次函数寻优的问题存在唯一解，若αi ∗为最优解，则：w ∗=∑αi ∗N i=1y i x i (3-9)其中αi ∗不为0对应的即为支持向量(Support Vector ). 并且最优分类面的权系数向量是支持向量的线性组合。
分类阀值b ∗可由(3-6)式求得，b ∗=−12〈w ∗,x r +x s 〉 (3-10)式中x r ,x s 分别是两类中任意支持向量，αr ,αs >0,y r =−1,y s =1.由于除了支持向量外，非支持向量所对应的αi =0,所以最优分类面函数可简写为：f (x )=sgn {∑αi ∗y i (x i ,x )+b ∗sv } (3-11)此时SVM 最一般的表达式已经被求得。
3.1.2广义的最优分类面但当有少数样本使得原来线性可分的问题变成不可分问题，从而影响了分类器的性能。
有时这少数的样本也是噪声，或是奇异值点，是我们在人工对数据分类错分的，为了忽略这些点对分类器的影响，和在经验风险和泛化性能之间求得平衡，松弛因子ξ被引入。
它容许错分样本的存在，这时分类面满足：y i [(w ∗x )+b ]≥1−ξi , i =1,…N (3-12)当0≤ξi ≪1时，样本x i 可以正确分类；当ξi ≫1时，样本x i 会被错分。
由于松弛因子的引入，式（3-3）的目标函数被改写为:Φ(w,ξ)=12‖w ‖2+C ∑ξi N i=1 (3-13)式中C 是惩罚因子(一个正常数). 此时，式目标函数凸二次规划寻优的对偶问题约束条件(3-8)可被变换为如为：{0≤αi ≤C ∑αi y i =0N i=1 (3-14)3.2核函数3.2.1核函数变换基本思想对于非线性分类问题，在原始空间中最优化分类面也许不能得到令人满意的分类结果。
针对这种情况，一个解决的思想是把原始空间中的非线性样本数据投影到某个更高维的空间中，在高维的空间中寻找一个最优超平面能线性地将样本数据分开，但是这种变化可能非常复杂。
支持向量机利用核函数巧妙地解决了这个问题。
核函数变换的基本思想是将一个n 维空间中矢量x 映射到更高维的特征空间中去，然后在高维空间中进行线性地分类。
核函数变换的基本原理示意图如图3.2所示。
由（3-7）、（3-11）可看出，都只涉及训练样本之间的点积运算〈x i,x j〉。
假设存在一个非线性映射Φ将R n空间的样本映射到更高维的H空间中，即：Φ：R n→H在特征空间H中构造最优分类面时，计算的过程中仅使用了空间中的点积〈Φ(x i),Φ(x j)〉，而没有用到单独的Φ(x i)。
如果存在一个“核函数”K，且K(x i,x j)=〈Φ(x i),Φ(x j)〉，那么在训练算法是，我们将仅仅需要使用核函数K，且不需要知道具体的Φ是什么。
这样在高维空间中只需要进行点积运算，且这种运算是用原来空间中的函数实现的。
根据泛函的相关理论，只要核函数K(x i,x j)满足Mercer 条件，它就可以对应某一变换空间的点积，这样就能德奥原输入空间中对应的非线性算法。
图3.2 核函数变换示意图3.2常见核函数核函数作为支持向量机理论的重要的组成部分引起了很多研究者的兴趣。
常用的满足Mercer条件的核函数有线性函数，多项式函数，径向基函数，Sigmoid 函数等，选择不同的核函数可以构造不同的支持向量机(张浩然 2002)。
下面对这四种常见的核函数进行简单地介绍.（1）线性函数K(x,x i)=〈x,x i〉（2）多项式函数K(x,x i)=[〈x,x i〉+1]d（3）径向基函数K(x,x i)=exp{−|x−x i|2σ2}（4）Sigmoid函数K(x,x i)=tanℎ[v〈x,x i〉+a]由这四种核函数可以构造出线性SVM、多项式SVM、RBF SVM和感知SVM。
满足Mercer条件核函数很多，这样又带来另外一个问题，即SVM的核函数如何选择。
目前没有明确的标准来指导核函数的选择。
在模型不确定的情况下，RBF 核函数是一个不错的选择。
3.3 SVM参数优化问题在实际应用的过程中，选择合适的支持向量机的参数是一项艰巨而又重要的一步，它会影响分类器的泛化能力和分类性能。
ＳＶＭ参数选择实际上是一个优化搜索的过程，搜索空间中的每一个点都有可能是最佳模型的潜在解，并可由推广能力估计值做出相应的评估。
所以，参数优化求解的过程在本质上是泛化误差最小化的求解问题。
3.3.1常见SVM的寻优方法一般情况下，人们会使用简单并且直观的方法（如网格划分），通过大量的实验比较获得较优的参数。
这种方法可以找到在交叉验证意义下的最高的分类准确率，但是当想在更大的范围内寻找最佳的参数ｃ和ｇ时，这会有很大的计算量。
Chapelle等人采用了一种梯度下降(gradient descend, GD)的方法（Chapelle2002）来对参数进行选择，这种方法虽然在计算时间上获得有效改善。
但是梯度下降方法是一种线性的搜索方法，并且对初始点要求比较高，所有在寻优的过程中容易陷入局部最优。
遗传算法(GA, Genetic Algorithm)是Michigan大学的Holland教授及其学生受生物模拟技术启发，提出的一种基于生物遗传和进化机制的自适应概率优化的技术。
作为一种实用、高效、鲁棒性强的优化方法，遗传算法很快收到国内外学者的高度重视并迅速发展。
Chen (2004)和Zheng (2004)用不同的推广能力估计作为遗传算法的适应度函数对SVM的参数进行优化。
结果表明：基于GA对SVM参数进行优化的方法大大的缩小了计算的时间，并且减小了对初始值的依赖度。
但是遗传算法的操作往往比较复杂，对不同的优化问题需要设计不同的交叉或变异方式。
粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)是计算智能领域的一种群体智能优化算法，该算法最早是由Kenedy和Eberhat在对鸟类捕食行为研究时所提出的。
PSO算法是从这种生物种群行为特征中得到启发，并应用于优化问题的求解。
与遗传算法不同，PSO是通过个体间的协作来寻找最优解, 这使得粒子群算法更加简单, 效率更高, 更容易实现, 因为它的显著的优点已被广泛应用于函数优化、模式分类等领域。
杨慧中等人(2006)将粒子群算法应用于对SVM参数的优化，仿真结果表明PSO算法强劲的全局搜索能力大大提高了模型的准确率。
3.3.2 PSO寻优算法PSO算法首先在搜索空间中初始化一群粒子，每一个粒子都有可能是极值优化问题的潜在最优解。
我们可以用位置，速度和适应度值来三项指标来表示粒子的特征，并通过适应度值可以用来衡量粒子的好坏。
其中，适应度值是通过适应度函数来计算得到的。
假设在d维的搜索空间中，由n个粒子组成的种群X=(X1,X2,…,X n),其中第i 个粒子表示一个d维向量X i=(x i1,x i2,…,x id)。