1.SVM原理 SVM 是一种二类分类模型。它的基本模型是在特征空间中寻找间隔最大化的分离超平面的线性分类器。 • 当训练样本线性可分时,通过硬间隔最大化,学习一个线性分类器,即线性可分支持向量机; • 当训练数据近似线性可分时,引入松弛变量,通过软间隔最大化,学习一个线性分类器,即线性支持向量机; • ...
一、支持向量机: SVM 即支持向量机(Support Vector Machine), 是有监督学习算法的一种,用于解决数据挖掘或模式 识别领域中数据分类问题。...并且最优 解对应两侧虚线要穿过的样本点,称为“支持向量”。...支持向量机就是用来分割数据点那个分割面,他的位置是由支持向量确定的(如果支持 向量发生了变化,往往分割...
1.SVM原理 SVM 是一种二类分类模型。它的基本模型是在特征空间中寻找间隔最大化的分离超平面的线性分类器。 • 当训练样本线性可分时,通过硬间隔最大化,学习一个线性分类器,即线性可分支持向量机; • 当训练数据近似线性可分时,引入松弛变量,通过软间隔最大化,学习一个线性分类器,即线性支持向量机; • ...
1.SVM原理 SVM 是一种二类分类模型。它的基本模型是在特征空间中寻找间隔最大化的分离超平面的线性分类器。 • 当训练样本线性可分时,通过硬间隔最大化,学习一个线性分类器,即线性可分支持向量机; • 当训练数据近似线性可分时,引入松弛变量,通过软间隔最大化,学习一个线性分类器,即线性支持向量机; • ...