支持向量機（SVM）算法
支持向量機(support vector machine)是一種分類算法，通過尋求結構化風險最小來提高學習機泛化能力，實現經驗風險和置信范圍的最小化，從而達到在統計樣本量較少的情況下，亦能獲得良好統計規律的目的。通俗來講，它是一種二類分類模型，其基本模型定義為特征空間上的間隔最大的線性分類器 ...
原文：SVM 支持向量機算法-實戰篇
公號：碼農充電站pro 主頁：https: codeshellme.github.io 上一篇介紹了 SVM 的原理和一些基本概念，本篇來介紹如何用 SVM 處理實際問題。 ，SVM 的實現 SVM 算法即可以處理分類問題，也可以處理回歸問題。 sklearn 庫的 svm 包中實現了下面四種 SVM 算法： LinearSVC：用於處理線性分類問題。 SVC：用於處理非線性分類問題。 Line ...
2021-01-22 10:48 0 321 推薦指數：
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轉自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/21932911?refer=baina 參考：http://www.cnblogs.com/LeftNotEasy/archive/2011/05/02/basic-of-svm ...
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