SVM支持向量機分類算法
SVM（Support Vector Machine）支持向量機是建立於統計學習理論上的一種二類分類算法，適合處理具備高維特征的數據集。它對數據的分類有兩種模式，一種是線性可分割，另一種是線性不可分割（即非線性分割）。SVM思想是：通過某種 核函數，將數據在高維空間里 尋找一個最優超平面 ...
原文：使用支持向量機（SVM） 算法進行分類
支持向量機 SVM 的基本概念 SVM是一種分類算法，其側重於模式識別方面。使用SVM可以大大提高分類的准確性。 分類相當於模式識別的子集合，模式識別重點在於對已知數據進行特征發現與提取。 SVM重點在於解決線性可分的問題。但很多時候，實際的問題是線性不可分的。SVM的思想就是將線性不可分的問題轉化線性可分的問題。那么如何來是實現呢 就是將空間映射到多維空間。如把二維空間映射到三維空間。以增加維 ...
2017-05-29 19:28 0 4324 推薦指數：
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