支持矩阵机器：综述
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。支持向量机（SVM）是机器学习中分类和回归问题中最研究的范例之一。矩阵格式的真实世界数据往往在 SVM 中通过将矩阵转化为向量的方式输入，但转化过程中会破坏矩阵数据中的空间关联性，并导致高维度的输入数据引入了显著的计算复杂度。为了克服这些问题，提出了支持矩阵机（SMM），该方法通过使用核范数和弗罗贝尼乌斯范数的光谱弹性网方法来保留矩阵数据的结构信息。本文首次深入分析了 SMM...
本文介绍了一种新的机器学习算法——支持矩阵机（SMM），用于解决支持向量机（SVM）中矩阵转向量的问题。SMM使用核范数和弗罗贝尼乌斯范数的光谱弹性网方法来保留矩阵数据的结构信息，避免了高维度输入数据引入的计算复杂度。本文深入分析了SMM模型的发展和应用，并讨论了各种SMM变体，如鲁棒、稀疏、类别不平衡和多类别分类模型。最后，总结了潜在的未来研究方向和可能性，以促进学术界推动SMM算法的发展。
