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模式識別學習筆記(13)——svm
時間 2021-01-13
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SVM
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SVM 它有什麼優點?有什麼缺點? 爲什麼要有SVM?在什麼情況下我需要用svm? 考慮一個最簡單的線性分類器,在很多情況下,用線性是分不開的,如果我們有很多的feature,將其映射到高維空間,可以使其線性可分(實際上是核方法的思想)。在feature很多的情況下,如果我們還用傳統的方法,比如感知器,去訓練的話,因爲k維空間的VC維是k+1,當映射到高維空間,k增加的時候,這個VC維也在跟着增加
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