為什麼支持向量機（SVM）被命名被「機器（Machine）」？

01-15

為什麼不叫support vector method之類的呢？這個Machine有什麼特殊的性質？

大年初一，大家都很認真，新年快樂大家。

為了回答這個問題，特地回去翻了一下95年vapnik那篇論文：

其實一開始vapnik他們是叫support vector networks的，networks這個詞其實應該跟當時neural-networks一樣，是對人腦認知的一種模仿學習，看下論文中的圖便知：

那為什麼後來networks會改口稱為machine，通讀該論文後，談一下我的一點看法：

1959, Arthur Samuel 定義machine learning的時候，認為這是一個給予機器學習能力的新領域，後來machine這個詞不單是指機器表面字義，還有代表了其背後的一種機理/機制。

然後support-vector network這樣聽起來可能沒問題，但是始終給人一種感覺他只是一種新網路結構，所以便改口稱為support-vector machine。

如果說你想更深入了解support-vector machine這個演算法背後的思想，建議通讀一下該論文，這裡就不展開了。

如果有哪裡說得不好，請多指正。

謝謝

svm應該算是machine learning的一個靈魂代表。machine代表機器，而method只代表方法。我感覺用機器一個是與machine learning交相呼應，另一點代表這個演算法能像機器一樣運轉到工業當中而不是一個方法、不是一個理論。

感謝你聽我一本正經的胡說八道。

沒啥，就是為了趕時髦，能拿到經費。