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SVM在脑影像数据中的应用

如第一章所述,机器学习中有四种基本方法:有监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习。分类是监督学习的一种形式,它根据训练阶段确定的许多输入输出对将输入数据映射到输出数据。使用分类,与一组示例观察相关的特征可以用来训练一个决策函数,该函数以给定的精度生成类别赋值(即标签labels)。从功能性神经成像数据到推特帖子,这些特征可以是多种多样的。一旦基于这些特征创建了决策函数分类器,它就可以使用之前建立的模式自动将类标签附加到新的、不可见的观察结果上。有许多类型的机器学习算法可以执行分类,如决策树,朴素贝叶斯和深度学习网络。本章回顾支持向量机(SVM)学习算法。支持向量机的强大之处在于它能够以平衡的准确性和再现性学习数据分类模式。虽然偶尔用于回归(见第7章),SVM已成为一种广泛使用的分类工具,具有高度的通用性,扩展到多个数据科学场景,包括大脑疾病研究。

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