支持向量機原理
支持向量機概念 線性分類器 首先介紹一下線性分類器的概念，C1和C2是要區分的兩個類別，在二維平面中它們的樣本如上圖所示。中間的直線就是一個分類函數，它可以將兩類樣本完全分開。一般的，如果一個線性函數能夠將樣本完全正確的分開，就稱這些數據是線性可分的，否則稱為非線性可分的。 線性函數 ...
原文：支持向量機分類原理概述
支持向量機分類原理概述 支持向量機 SVMs 是一組相關的監督學習方法，用於分析數據和識別模式，用於分類和回歸分析。 最初的SVM算法是由弗拉基米爾。弗尼克發明的，目前的標准化身 軟利潤 是由科琳娜科爾特斯和弗拉迪米爾。瓦尼克提出的。 支持向量機在高或無限維度空間中構造超平面或超平面，可用於分類 回歸或其他任務。 超平面與任何類最近的訓練數據點之間的距離最大，因此，這是一個很好的分離，因為一般來說 ...
2019-08-22 13:28 0 811 推薦指數：
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