【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
相關文章
- 1. sklearn之SVM支持向量機
- 2. sklearn—支持向量機
- 3. 支持向量機（SVM）
- 4. 支持向量機SVM（二）
- 5. SVM-支持向量機（二）
- 6. 支持向量機 SVM
- 7. ML--支持向量機SVM
- 8. ML-支持向量機(SVM)
- 9. 支持向量機SVM
- 10. SVM支持向量機
- 更多相關文章...
- • R 繪圖 - 中文支持 - R 語言教程
- • XML DOM 實例 - XML DOM 教程
- • 漫談MySQL的鎖機制
- • ☆基於Java Instrument的Agent實現
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. sklearn之SVM支持向量機
- 2. sklearn—支持向量機
- 3. 支持向量機（SVM）
- 4. 支持向量機SVM（二）
- 5. SVM-支持向量機（二）
- 6. 支持向量機 SVM
- 7. ML--支持向量機SVM
- 8. ML-支持向量機(SVM)
- 9. 支持向量機SVM
- 10. SVM支持向量機