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 ...
原文：分类分析--支持向量机SVM（调和参数）
分类分析 支持向量机 支持向量机 SVM 是一类可用于分类和回归的有监督机器学习模型。其流行归功于两个方面：一方面，他们可输出较准确的预测结果 另一方面，模型基于较优雅的数学理论。 SVM旨在在多维空间中找到一个能将全部样本单元分成两类的最优平面，这一平面应使两类中距离最近的点的间距 margin 尽可能大，在间距边界上的点被称为支持向量 support vector，它们决定间距 ，分割的超平面 ...
2021-08-17 16:48 0 138 推荐指数：
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