如下图所示,在 H 1 、 H 2 H_1、H_2 H1、H2上的点就是支持向量: 这里两个超平面 H 1 、 H 2 H_1、H_2 H1、H2平行,它们中间没有样本点。 H 1 、 H 2 H_1、H_2 H1、H2之间的距离成为间隔(margin)。 间隔依赖于分离超平面的法向量 θ \theta θ,等于 2 ∣
⽀持向量机直观感受:https://www.youtube.com/watch?v=3liCbRZPrZA 1.2 SVM算法定义 1.2.1 定义 SVM:SVM全称是supported vector machine(⽀持向量机),即寻找到⼀个超平⾯使样本分成两类,并且间隔最⼤。 SVM能够执⾏线性或⾮线性分类、回归,甚⾄是异常值检测任务。它是机器学习领域最受欢迎的模...
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1 线性可分支持向量机(硬间隔支持向量机):当训练数据线性可分时,通过硬间隔最大化,学得一个线性可分支持向量机; 2 线性支持向量机(软间隔支持向量机):当训练数据近似线性可分时,通过软间隔最大化,学得一个线性支持向量机; 3 非线性支持向量机:当训练数据线性不可分时,通过使用核技巧以及软间隔最大化,学习...
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第六章支持向量机 机器学习实战 支持向量机例题及答案 一. 单选题(共11题,55分) 1. 【单选题】对于在原空间中线性不可分问题,支持向量机()。 A. 无法处理 B. 在原空间中寻找线性函数划分数据 C. 将数据映射到核空间中 D. 在原空间中寻找非线性函数的划分数据...
机器学习-支持向量机 原创 wx5afcd77857045 2021-07-25 14:49:50 210阅读 支持向量机 例题 支持向量机求解 特点概述优点: 泛化性能好,计算复杂度低,结果容易解释缺点: 对参数和核函数选择敏感,原始分类器不加修改仅适用于二分类问题适用数据类型:数值型和标称型数据口头描述SVM认为可以使用一个超平面将数据集...