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，soft margin svm等，支持向量是否可以不是训练样本？

Answer 1

不，它不能。支持向量始终是训练集中的样本。

这是一件好事，因为它意味着SVM无视其样本的内部结构及其支持向量。只有与SVM本身分离的核函数必须知道样本的结构。虽然大多数内核都在数字向量上运行，但是存在对字符串，树，图形进行操作的内核，你可以命名它。

（请注意，线性支持向量机可以在不考虑支持向量的情况下进行训练。也就是说，当您使用SGD等算法通过适当的正则化训练铰链损失下的线性模型时，您将获得一个模型，它等同于具有线性内核的SVM，但支持向量是隐含的。）