Sí, podría usar tensorflow para resolver un SVM. Recuerde que aprender los parámetros para un SVM es equivalente a resolver un problema de optimización de problemas cuadráticos.
Un problema de programación cuadrática [1] es un problema de optimización de la siguiente forma.
[matemáticas] min_z z ^ TQz + c ^ Tz [/ matemáticas]
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st [matemáticas] Az \ leq g [/ matemáticas]
El problema de optimización SVM en la forma primaria más simple es el siguiente
[matemáticas] min_ {w, b} w ^ Tw [/ matemáticas]
st [matemáticas] y_i (w ^ T.x_i + b)> 0 [/ matemáticas]
Para resolver w y b, se asigna al problema original de programación cuadrática y normalmente se resuelve usando el método quadprog [2] en matlab.
En tensorflow, usaría el descenso de gradiente para resolver los parámetros. Y dado que los problemas de programación cuadrática tienen una única solución óptima local, se garantiza que le dará los resultados correctos. Entonces, sí, podría usar tensorflow para resolver un SVM.
Notas al pie
[1] Programación cuadrática – Wikipedia
[2] Programación cuadrática – MATLAB quadprog
