分類效果最好的經典機器學習算法-SVM

一，SVM整體框架 二，SVM的特點 優點：泛化錯誤率低，計算開銷不大，結果易理解。 缺點：對參數調節和核函數的選擇敏感，原始分類器不加修改僅適用於處理二類問題。 使用數據類型：數值型和標稱型。 三，核函數與核技巧 一個低維空間下的非線性問題通過空間轉換之後可以轉換爲一個高維空間下的線性問題。 但核函數並不像映射函數直接將原來處在低維特徵空間的樣本轉換到高維的特徵空間中，而是直接將低維特徵空間中的

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