SVM基本原理

时间 2021-01-12

标签机器学习繁體版

原文原文链接

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； • 当训练数据线性不可分时，通过使用核技巧及软间隔最大化，学习非线性支持向量机。硬间隔最大化（几

>>阅读原文<<

1. svm基本原理
2. SVM的做用，基本实现原理
3. 【SVM】- 支持向量机基本原理
4. SVM基本原理（通俗易懂版）
5. SVM:软间隔SVM（原理）
6. SVM原理
7. SVM （二）SVM理论基础
8. SVM算法原理
9. SVM原理详解
10. SVM原理介绍
更多相关文章...
• Lua 基本语法 - Lua 教程
• C# 基本语法 - C#教程
• Kotlin学习（二）基本类型
• Kotlin学习（一）基本语法