機器學習之支持向量機（四）：支持向量機的Python語言實現
函數的推理及常用的核函數有哪些；第四部分是支持向量機的應用，按照機器學習實戰的代碼詳細解讀。 機器學 ...
原文：【機器學習與R語言】9- 支持向量機
目錄 .理解支持向量機 SVM SVM特點 用超平面分類 對非線性空間使用核函數 . 支持向量機應用示例 收集數據 探索和准備數據 訓練數據 評估模型 提高性能 .理解支持向量機 SVM SVM特點 支持向量機和神經網絡都是 黑箱模型 的代表：潛在的模型基於復雜的數學系統，而且結果難以解釋。 SVM的目標是創建一個平面邊界 超平面 ，使得任何一邊的數據划分都是均勻的。結合了kNN和線性回歸。 幾 ...
2020-09-08 22:55 0 725 推薦指數：
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