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SVM多核學習方法簡介
時間 2021-01-16
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作者:Walker SVM是機器學習有監督學習的一種方法,常用於解決分類問題,其基本原理是:在特徵空間裏尋找一個超平面,以最小的錯分率把正負樣本分開。因爲SVM既能達到工業界的要求,機器學習研究者又能知道其背後的原理,所以SVM有着舉足輕重的地位。 但是我們之前接觸過的SVM都是單核的,即它是基於單個特徵空間的。在實際應用中往往需要根據我們的經驗來選擇不同的核函數(如:高斯核函數、多項式核函數等)
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