SVM(1)
按:之前的文章重新汇编一下,修改了一些错误和不当的说法，一起复习,然后继续SVM之旅. （一）SVM的八股简介 支持向量机(Support Vector Machine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中[10]。 支持向量机方法是建立在统计学习理论的VC 维理论和结构风险最小
相关文章
- 1. 深刻浅出机器学习之支持向量机SVM1
- 2. R语言 支持向量机分类预测
- 3. sklearn.svm.LinearSVC
- 4. SVM作二分类与多分类尝试
- 5. 简单的svm例子
- 6. 浙大机器学习课程-9-支持向量机（交叉验证，ROC EER，SVM处理多分类）
- 7. 结合主动学习和半监督的高光谱分类
- 8. 支持向量机SVM原理（参数解读和python脚本）
- 9. 达观杯数据竞赛 -- LR+SVM处理词向量特征
- 10. svm支持向量机-吴恩达机器学习基于python
- 更多相关文章...
相关标签/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
