盒馬嘮機器學習之SVM支持向量機
SVM的分類思想本質上和線性迴歸LR分類方法類似，就是求出一組權重係數，在線性表示之後可以分類。我們先使用一組trainging set來訓練SVM中的權重係數，然後可以對testing set進行分類。說的更加更大上一些：SVM就是先訓練出一個分割超平面separation hyperplane, 然後該平面就是分類的決策邊界，分在平面兩邊的就是兩類。顯然，經典的SVM算法只適用
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