支援向量機是乙個相對較新和較先進的機器學習技術，最初提出是為了解決二類分類問題，現在被廣泛用於解決多類非線性分類問題和回歸問題。其流行歸功於兩個方面，乙個方面，可以輸出比較準確的**結果；另一方面，模型基於比較優雅的數學理論。
svm旨在在多維空間找到乙個能將全部樣本單元分成兩類的最優平面，這一平面應使兩類中距離最近的點的間距最大。在間距邊界上的點稱為支援向量，分割的超平面位於間距中間。svm函式通過核函式將資料投影到高維，使其在高維線性可分。
由於方差較大的**變數通常對svm影響更大，svm（）函式預設在生成模型前對每個變數標準化，使其標準化值為0，標準差為1。假設你的資料點分為兩類，支援向量機試圖尋找最優的一條線（超平面），使得離這條線最近的點與其他類中的點的距離最大。有些時候，乙個類的邊界上的點可能越過超平面落在了錯誤的一邊，或者和超平面重合，這種情況下，需要將這些點的權重降低，以減小它們的重要性。
這種情況下，「支援向量」就是那些落在分離超平面邊緣的資料點形成的線。
R語言 支援向量機
支援向量機可以想象成乙個平面，改平面定義了個資料點之間的界限，而這些資料點代表它們的特徵繪製多維空間中的樣本。支援向量機的目標是建立乙個稱為超平面的平面邊界，它使得任何乙個的資料劃分都是相當均勻的。支援向量機幾乎可以適用於所有的學習任務，包括分類 svm 數值 回歸 svr r 實現及引數說明 1 ...
支援向量機 R語言如何實現支援向量機？
支援向量機是幫助我們解決小樣本 非線性及高維資料的重要手段。1在r語言中，實現支援向量機的是e1071軟體包中的svm函式。首先，安裝並載入軟體包。2讀取資料集。gyyz data read.csv gyyz.csv head t 讀取資料集 gyyz data is rise as.factor ...
R語言調整支援向量機
說明 除了選擇不同的特徵集和核函式，還可以借助引數gamma以及懲罰因子來調整支援向量機的效能，可以寫乙個for函式來實現。svm提供了tune.svm函式簡化了這個過程。操作準備好訓練資料集trainset 使用tune.svm調整支援向量機 tuned tune.svm churn data t...