机器学习实战之SVM
一引言： 支持向量机这部分确实很多，想要真正的去理解它，不仅仅知道理论，还要进行相关的代码编写和测试，二者想和结合，才能更好的帮助我们理解SVM这一非常优秀的分类算法 支持向量机是一种二类分类算法，假设一个平面可以将所有的样本分为两类，位于正侧的样本为一类，值为+1，而位于负一侧的样本 ...
原文：机器学习算法--svm实战
不平衡数据分类问题 对于非平衡级分类超平面，使用不平衡SVC找出最优分类超平面，基本的思想是，我们先找到一个普通的分类超平面，自动进行校正，求出最优的分类超平面 测试代码如下： 回归问题 支持分类的支持向量机可以推广到解决回归问题，这种方法称为支持向量回归 支持向量分类所产生的模型仅仅依赖于训练数据的一个子集，因为构建模型的成本函数不关心在超出边界范围的点，类似的，通过支持向量回归产生的模型依赖 ...
2016-11-17 16:07 0 4280 推荐指数：
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