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机器学习sklearn(学习笔记6)——SVM支持向量机(未完..)
时间 2020-12-30
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支持向量机SVM,(Support Vector Machines) 分类 多层次分类 分数和概率 不平衡的问题 回归 密度估计,异常检验 复杂性 核函数 定制的内核 使用Python函数作为内核 使用Gram矩阵 支持向量机SVM是一种用于分类、回归和异常值检测的监督学习方法。 支持向量机的优点有: 适用于高维空间。 在原始数据大于样本数的情况下仍然有效。 -决策函数中(也称为支持向量)使用训练
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