使用支持向量机（SVM） 算法进行分类
1 支持向量机（SVM）的基本概念 SVM是一种分类算法，其侧重于模式识别方面。使用SVM可以大大提高分类的准确性。 分类相当于模式识别的子集合，模式识别重点在于对已知数据进行特征发现与提取。 SVM重点在于解决线性可分的问题。但很多时候，实际的问题是线性不可分的。SVM的思想 ...
原文：SVM支持向量机分类算法
SVM Support Vector Machine 支持向量机是建立于统计学习理论上的一种二类分类算法，适合处理具备高维特征的数据集。它对数据的分类有两种模式，一种是线性可分割，另一种是线性不可分割 即非线性分割 。SVM思想是：通过某种 核函数，将数据在高维空间里 寻找一个最优超平面，能够 将两类数据分开。支持向量是距离最优超平面最近的实例，因此有该算法用到的实例数据量相较其他会少巨多的说法 ...
2019-11-01 14:05 0 766 推荐指数：
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