非支撑向量机（Non-Support Vector Machine，简称NSVM）是绝对支撑向量机（Support Vector Machine，简称SVM）而言的一种不雅点。在呆板进修范畴，SVM是一种经典的分类算法，被广泛用于数据分类成绩。而非支撑向量机则是指在SVM算法中，那些不是最优分类界限上的样本点，它们对分类决定界限不直接影响。 在具体阐明非支撑向量机之前，我们先简单回想一下SVM的基本道理。SVM经由过程寻觅一个最优的超平面，将差别类其余数据点分开，并且使得分类间隔最大年夜化。在这个过程中，只有那些靠近分类界限的样本点（即支撑向量）对超平面的地位有决定性感化，而非支撑向量则位于分类间隔外部，对超平面确切定不直接影响。 非支撑向量在SVM中的感化固然不大年夜，但它们仍然存在重要意思。起首，非支撑向量供给了练习集的总体分布信息，这有助于懂得数据的内涵构造。其次，在某些情况下，非支撑向量的变更可能会影响支撑向量的抉择跟最优超平面的地位，尤其是在噪声数据或许异常值较多的情况下。 其余，非支撑向量在模型的泛化才能上起着感化。固然它们不直接影响分类界限，但经由过程优化非支撑向量的地位，可能增加模型的过拟合伤害，进步模型在未知数据上的表示。 总结来说，非支撑向量机是SVM算法中的一个不雅点，指那些不在最优分类界限上的样本点。它们固然不直接决定分类超平面，但对懂得数据分布、进步模型泛化才能等方面仍存在重要意思。 懂得非支撑向量机有助于更深刻地控制SVM算法的内涵机制，为现实利用中的数据处理跟模型优化供给现实支撑。