十大經典預測算法（四）----支持向量機（SVM算法）
1、概念：SVM思想和線性迴歸很類似，兩個都是尋找一條最佳直線。函數
不一樣點：最佳直線的定義方法不同，線性迴歸要求的是直線到各個點的距離最近，SVM要求的是直線離兩邊的點距離儘可能大。spa
SVM本質，blog
距離測度，即把點的座標轉換成點到幾個固定點的距離 ，從而實現升維。方法
以下所示im
由於SVM要映射到高維空間，再來求分離超平面，可是這樣的話，運算量會很是龐大，又由於上面的核函數和和映射到高維空間的解相似，因此求SVM分離超平面時，能夠用求核函數方法代替在高維空間中計算，從而實如今一維平面上計算達到高維空間計算的效果img
相關文章
- 1. 機器學習十大算法之四：SVM（支持向量機）
- 2. 經典算法---支持向量機
- 3. 機器學習經典算法---支持向量機SVM
- 4. 機器學習十大算法--SVM（支持向量機）
- 5. 機器學習十大算法之一：SVM支持向量機
- 6. 十大算法--支持向量機
- 7. 支持向量機（SVM）算法
- 8. SVM支持向量機算法
- 9. SVM（支持向量機）分類算法
- 10. SVM-支持向量機算法
- 更多相關文章...
- • PHP 運算符 - PHP教程
- • Scala 運算符 - Scala教程
- • 算法總結-廣度優先算法
- • 算法總結-深度優先算法
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。
最新文章
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. 機器學習十大算法之四：SVM（支持向量機）
- 2. 經典算法---支持向量機
- 3. 機器學習經典算法---支持向量機SVM
- 4. 機器學習十大算法--SVM（支持向量機）
- 5. 機器學習十大算法之一：SVM支持向量機
- 6. 十大算法--支持向量機
- 7. 支持向量機（SVM）算法
- 8. SVM支持向量機算法
- 9. SVM（支持向量機）分類算法
- 10. SVM-支持向量機算法