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：分類分析--支持向量機SVM（調和參數）
分類分析 支持向量機 支持向量機 SVM 是一類可用於分類和回歸的有監督機器學習模型。其流行歸功於兩個方面：一方面，他們可輸出較准確的預測結果 另一方面，模型基於較優雅的數學理論。 SVM旨在在多維空間中找到一個能將全部樣本單元分成兩類的最優平面，這一平面應使兩類中距離最近的點的間距 margin 盡可能大，在間距邊界上的點被稱為支持向量 support vector，它們決定間距 ，分割的超平面 ...
2021-08-17 16:48 0 138 推薦指數：
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