一、概念
支援向量機是一類按監督學習方式對資料進行二元分類的廣義線性分類器，如果進行修改之後也是可以用於多類別問題的分類。支援向量機可以分為線性和非線性兩大類。其主要思想為找到空間中的乙個更夠將所有資料樣本劃開的超平面，並且使得樣本集中所有資料到這個超平面的距離最短。其決策邊界是對學習樣本求解的最大邊距超平面。
決策邊界：在具有兩個類的統計分類問題中，決策邊界或決策表面是超曲面，其將基礎向量空間劃分為兩個集合。 分類器將決策邊界一側的所有點分類為屬於乙個類，而將另一側的所有點分類為屬於另乙個類。
分類演算法SVM（支援向量機
支援向量機 support vector machine svm 的主要思想是 建立乙個最優決策超平面，使得該平面兩側距離該平面最近的兩類樣本之間的距離最大化，從而對分類問題提供良好的泛化能力。對於乙個多維的樣本集，系統隨機產生乙個超平面並不斷移動，對樣本進行分類，直到訓練樣本中屬於不同類別的樣本點...
分類 SVM 支援向量機
svm,support vector machine，可用於模式分類和非線性回歸。支援向量機的主要思想是建立乙個分類超平面作為決策曲面,使得正例和反例之間的隔離邊緣被最大化。支援向量機的理論基礎是統計學習理論,更精確的說,支援向量機是結構風險最小化的近似實現。這個原理基於這樣的事實 學習機器在測試資...
支援向量機 線性分類SVM
模型原型 sklearn.svm.linearsvc penalty l2 loss squared hinge dual true,tol 0.0001,c 1.0,multi class ovr fit intercept true,intercept scaling 1,class weigh...