基本模型是定義在特徵空間上的間隔最大的線性分類器
模型從簡單到複雜可以分為三種
1.線性可分svm
是指當訓練資料線性可分時，通過硬間隔最大化（hard margin maximization)，學習線性分類，又稱為硬間隔支援向量機
2.線性支援svm
是指當訓練資料接近線性可分時，通過軟間隔最大化（soft margin maximization)，學習線性分類，又稱為軟間隔支援向量機
3.非線性支援向量機
是指當訓練資料線性不可分時，通過軟間隔最大化和核技巧(kernel trick)，學習非線性分類。
支援向量機（SVM）
簡介 術語 支援向量機 svm 是乙個類分類器，正式的定義是乙個能夠將不同類樣本在樣本空間分隔的超平面。換句話說，給定一些標記 label 好的訓練樣本 監督式學習 svm演算法輸出乙個最優化的分隔超平面。首先我們假定有乙個未知的欲分類的集合，可以進行分割，但是我們不知道分割的函式 超平面，也叫真實...
支援向量機SVM
支援向量機svm support vector machine 是機器學習領域的乙個有監督的學習模型。一 簡介 支援向量機建立在統計學習理論的基礎之上。統計學習理論 statistical learning theory簡稱slt 是一種處理小樣本的統計理論 為研究有限樣本情況下的統計模式識別和更廣...
SVM支援向量機
在機器學習領域，很多時候會用到分類的一些演算法，例如knn，貝葉斯。我們可以把分類的樣本簡單除暴的分為兩種型別。線性可分和非線性可分。可以使用乙個非常簡單的例子來解釋什麼是線性可分，什麼是線性不可分。a 線性可分的2類樣本 b 非線性可分的2類樣 已知乙個線性可分的資料集,其中x表示乙個n維向量，當...