機器學習實戰之SVM
一引言： 支持向量機這部分確實很多，想要真正的去理解它，不僅僅知道理論，還要進行相關的代碼編寫和測試，二者想和結合，才能更好的幫助我們理解SVM這一非常優秀的分類算法 支持向量機是一種二類分類算法，假設一個平面可以將所有的樣本分為兩類，位於正側的樣本為一類，值為+1，而位於負一側的樣本 ...
原文：機器學習算法--svm實戰
不平衡數據分類問題 對於非平衡級分類超平面，使用不平衡SVC找出最優分類超平面，基本的思想是，我們先找到一個普通的分類超平面，自動進行校正，求出最優的分類超平面 測試代碼如下： 回歸問題 支持分類的支持向量機可以推廣到解決回歸問題，這種方法稱為支持向量回歸 支持向量分類所產生的模型僅僅依賴於訓練數據的一個子集，因為構建模型的成本函數不關心在超出邊界范圍的點，類似的，通過支持向量回歸產生的模型依賴 ...
2016-11-17 16:07 0 4280 推薦指數：
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