machine-learning - 在 SVM 中，支持向量可以不是训练样本吗？

Question

对于所有 SVM 版本，如 c-svm、v-svm、软边距 svm 等，支持向量不能作为训练样本吗？

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不，它不能。支持向量始终是训练集中的样本。

这是一件好事，因为这意味着 SVM 忽略了样本的内部结构和支持向量。只有与 SVM 本身分离的核函数才需要知道样本的结构。虽然大多数内核对数字向量进行操作，但也存在对字符串、树、图形等进行操作的内核。

（请注意，可以在不考虑支持向量的情况下训练线性支持向量机。即，当您使用 SGD 等算法在具有适当正则化的铰链损失下训练线性模型时，您会得到一个等效于 SVM 的模型线性核，但支持向量是隐式的。）

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