機器學習sklearn（學習筆記6）——SVM支持向量機（未完..）
支持向量機SVM，（Support Vector Machines） 分類 多層次分類 分數和概率 不平衡的問題 迴歸 密度估計，異常檢驗 複雜性 核函數 定製的內核 使用Python函數作爲內核 使用Gram矩陣 支持向量機SVM是一種用於分類、迴歸和異常值檢測的監督學習方法。 支持向量機的優點有: 適用於高維空間。 在原始數據大於樣本數的情況下仍然有效。 -決策函數中(也稱爲支持向量)使用訓練
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