支持向量机是谁提出的

支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是由Vladimir Vapnik和Alexey Chervonenkis在1963年提出的。他们的工作主要集中在统计学习理论和模式识别领域。SVM是一种监督学习算法，用于分类和回归分析。它的基本思想是找到一个最优的超平面，将不同类别的样本分开，并且使得离超平面最近的样本点到超平面的距离最大化。这些最近的样本点被称为支持向量，它们对于确定超平面起到了关键作用。

相关问题

改进的支持向量机回归

支持向量机回归（Support Vector Regression，SVR）是一种基于支持向量机的回归方法。它通过寻找最优的超平面来进行回归预测，同时利用核函数将数据映射到高维空间中，从而解决非线性回归问题。但是，传统的SVR存在一些问题，如对噪声敏感、对参数选择敏感等。因此，改进的支持向量机回归方法应运而生。

改进的支持向量机回归方法包括但不限于以下几种：

1. 基于核函数的改进：传统的SVR使用的是高斯核函数，但是这种核函数对参数选择非常敏感。因此，研究者们提出了一些新的核函数，如拉普拉斯核函数、多项式核函数等，以提高模型的鲁棒性和泛化能力。

2. 基于稳健回归的改进：稳健回归是一种可以抵抗异常值干扰的回归方法。将稳健回归与支持向量机相结合，可以得到一种更加鲁棒的回归方法。

3. 基于深度学习的改进：近年来，深度学习在各个领域都取得了很大的成功。将深度学习与支持向量机相结合，可以得到一种更加强大的回归方法。

以上是改进的支持向量机回归方法的一些简单介绍，如果您有兴趣，可以深入了解一下。

简述硬间隔支持向量机和软间隔支持向量机的最大区别

硬间隔支持向量机和软间隔支持向量机是支持向量机（Support Vector Machine，SVM）算法的两种变体，它们的最大区别在于对训练数据的容错能力和泛化能力的处理方式。

硬间隔支持向量机：
硬间隔支持向量机是指在训练过程中，要求所有的训练样本都必须完全正确地被分开，即要求训练数据是线性可分的。这意味着硬间隔支持向量机对异常值或噪声敏感，如果存在异常值或噪声，可能会导致模型过拟合。

软间隔支持向量机：
软间隔支持向量机是为了解决硬间隔支持向量机对异常值或噪声敏感的问题而提出的。软间隔支持向量机允许在训练过程中存在一定程度上的分类错误，即允许一些样本点位于超平面的错误一侧。通过引入松弛变量和惩罚项，软间隔支持向量机可以在一定程度上容忍训练数据中的噪声和异常值，提高了模型的鲁棒性和泛化能力。

总结：
硬间隔支持向量机要求训练数据是线性可分的，对异常值和噪声敏感；而软间隔支持向量机允许一定程度上的分类错误，提高了模型的鲁棒性和泛化能力。