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NLP實踐四:SVM實現文本分類
時間 2020-12-30
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SVM的簡單理解(參考機器學習之SVM) 線性分類 線性分類的目的就是將數據分開,如圖: 怎麼確定最佳的分隔線? 從直觀上來說,分割的間隙越大越好,把兩個類別的點分得越開越好。 在SVM中,成爲Maximum Marginal, 是svm的一個理論基礎之一。 選擇是的空隙最大的函數是有很多道理的。比如從概率的角度講, 就使的置信度最小的點置信度最大。 上圖中被紅色和藍色的線圈出來的點就是所謂的支持
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