SVM(Support Vector Machine)
一、SVM 簡介及優缺點 1. SVM 簡介 通俗來講，它是一種二類分類模型，其基本模型定義爲特徵空間上間隔最大的線性分類器，採用核方法後可用於非線性分類，其學習策略便是間隔最大化，最終可轉化爲一個凸二次規劃問題的求解。SVM 大致可以分爲以下幾類： 線性可分支持向量機 hard margin maximize：線性可分 線性支持向量機(C參數) soft margin maximize：近似線性
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