【sklearn實例】-支持向量機SVM

1 支持向量機 思想: 建立可以分類的超平面,距離超平面最近的點稱爲支持向量,通過最大化支持向量到超平面的距離,來建立最佳分類超平面,完成分類。 SVM是用來解決二分類問題的有監督學習算法,在引入了核方法之後SVM也可以用來解決非線性問題。 形式: 線性可分支持向量機(硬間隔):當訓練數據線性可分時,可通過硬間隔最大化學得一個線性可分支持向量機。 線性支持向量機(軟間隔):當訓練數據近似線性可分時
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