模式識別之分類器

常見分類器介紹 一、SVM分類器（監督學習分類器） 答：訓練樣本必須先標識不一樣類別，而後進行訓練。SVM算法就是找一個超平面，對於已經被標記的訓練樣本，SVM訓練獲得一個超平面，使得兩個類別訓練集中距離超平面最近的樣本之間的垂直距離要最大（也就是以下圖所示的兩個虛線距離最大）。以下圖所示，就是將兩種不一樣類別的樣本特徵分隔開，且分割面要在最優分隔位置。算法 例如，有兩個樣本點，第一個點爲正樣本,

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