SVM 分类算法

时间 2019-12-06

标签 svm 分类算法繁體版

原文原文链接

SVM寻找分两类的超平面（hyper plane），使边际（margin）最大优势： 1.1 训练好的模型的算法复杂度是由支持向量的个数决定的，而不是由数据的维度决定的。因此SVM不太容易产生overfitting 1.2SVM训练出来的模型彻底依赖于支持向量(Support Vectors), 即便训练集里面全部非支持向量的点都被去除，重复训练过程，结果仍然会获得彻底同样的

>>阅读原文<<

1. 分类算法---SVM
2. SVM分类算法推导
3. SVM（支持向量机）分类算法
4. opencv3.1实现SVM图像分类算法
5. [分类算法] ：SVM支持向量机
6. ML笔记：分类算法之SVM
7. 分类算法SVM（支持向量机)
8. SVM多类分类方法
9. SVM算法（八）将SVM推广到多分类问题
10. 机器学习 | 算法模型 —— 分类：SVM算法推导
更多相关文章...
• IP地址的格式和分类 - TCP/IP教程
• SVN分支 - SVN 教程
• 算法总结-二分查找法
• 算法总结-广度优先算法

最新文章

1. Appium入门
2. Spring WebFlux 源码分析(2)-Netty 服务器启动服务流程 --TBD
3. wxpython入门第六步（高级组件）
4. CentOS7.5安装SVN和可视化管理工具iF.SVNAdmin
5. jedis 3.0.1中JedisPoolConfig对象缺少setMaxIdle、setMaxWaitMillis等方法，问题记录
6. 一步一图一代码，一定要让你真正彻底明白红黑树
7. 2018-04-12—（重点）源码角度分析Handler运行原理
8. Spring AOP源码详细解析
9. Spring Cloud（1）
10. python简单爬去油价信息发送到公众号

本站公众号

欢迎关注本站公众号,获取更多信息

1. 分类算法---SVM
2. SVM分类算法推导
3. SVM（支持向量机）分类算法
4. opencv3.1实现SVM图像分类算法
5. [分类算法] ：SVM支持向量机
6. ML笔记：分类算法之SVM
7. 分类算法SVM（支持向量机)
8. SVM多类分类方法
9. SVM算法（八）将SVM推广到多分类问题
10. 机器学习 | 算法模型 —— 分类：SVM算法推导

>>更多相关文章<<