【機器學習】支持向量機（SVM）
感謝中國人民大學胡鶴老師，課程深入淺出，非常好 一、關於SVM 可以做線性分類、非線性分類、線性回歸等，相比邏輯回歸、線性回歸、決策樹等模型（非神經網絡）功效最好 傳統線性分類：選出兩堆數據的質心，並做中垂線（准確性低）——上圖左 SVM：擬合的不是一條線，而是兩條平行線，且這兩條 ...
原文：機器學習基礎---支持向量機SVM
到目前為止,你已經見過一系列不同的學習算法。在監督學習中，許多監督學習算法的性能都非常類似。因此，重要的不是你該選擇使用學習算法A還是學習算法B，而更重要的是，應用這些算法時，所使用的數據量。這就體現了你應用這些算法時的技巧。比如：你為學習算法所設計的特征量的選擇，以及如何選擇正則化參數，諸如此類的事。還有一個更加強大的算法廣泛的應用於工業界和學術界，它被稱為支持向量機 Support Vecto ...
2020-05-17 00:00 0 565 推薦指數：
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