SVM in R

SVM in R SVM算法最初是用來處理二分類問題的，是一種有監督學習的分類算法。 對於線性可分的二分類問題，我們可以找到無窮多個超平面，將兩類樣本進行區分。 線性可分SVM所尋找的最優超平面就是要儘可能的遠離所有類別的數據點，使得間隔（margin）最大，利用間隔最大化來求得最優超平面。 低維中無法分類的話映射到高維空間，如何映射？核函數映射。 1. 核函數的選取 一般用線性核和高斯核，也就是

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