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  支持向量机的核函数

  支持向量对于线性二分类问题是非常不错的解决方案，只要是线性可分支持向量机总能将其分开。对于非线性可分问题，如异或问题则可以用支持向量机中的核函数来解决，基本思想就是将低维向量映射到了高维空间中实现线性可分，一维不可分在二维可能就很容易分开，...

  2024-11-19 btikc 技术文章 45 ℃ 0 评论
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  初探支持向量机模型

  写在前面：目前许多专业在做分类问题时都选择线性回归模型进行研究，比如技术经济与管理专业、工商管理专业、会计等。这些专业的硕士论文中所表现出了的数据条数基本保持在200~300条左右，数据量并不高，相比较于线性回归模型而言，SVM模型在小样本...

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  如何使用支持向量机学习非线性数据集

  支持向量机（SVM）什么是支持向量机呢?支持向量机是监督机器学习模型，可对数据进行分类分析。实际上，支持向量机算法是寻找能将实例进行分离的最佳超平面的过程。如果数据像上面那样是线性可分离的，那么我们用一个线性分类器就能将两个类分开。如果我们...

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  一文帮助你快速搞懂支持向量机算法模型

  支持向量机算法的介绍支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）是一种基于统计学习理论的监督学习算法，常用于分类和回归问题。SVM的基本思想是将数据映射到高维空间，在该空间中找到一个最优的超平面，使得该超平面能够最大化...

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  支持向量机——SVM

  SVM是一种机器学习算法，它的全称是支持向量机...

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  支持向量机通过核函数解决线性不可分的问题

  支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）是一种在机器学习中广泛应用的监督学习算法。它的主要目标是在训练数据中找到一个最优的超平面，将不同类别的数据分开。然而，当数据不是线性可分的时候，传统的线性SVM无法有效分类。...

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  支持向量机在 R语言中的实现和使用

  支持向量机是一个相对较新和较先进的机器学习技术，最初提出是为了解决二类分类问题，现在被广泛用于解决多类非线性分类问题和回归问题。继续阅读本文，你将学习到支持向量机如何工作，以及如何利用R语言实现支持向量机。支持向量机如何工作？简单介绍下支持...

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  浅谈支持向量机(1)

  小张经常约小美一起吃饭，但他发现小美有时候开心，有时候心情不佳，小张暗暗揣测难道是我选的饭馆不好，影响了小美用餐的心情。他按照餐馆的价格和档次绘制了二维坐标系，并在其中标注了小美的心情，如下所示。话说小张收入有限，他既想小美开心又想省钱，所...

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  支持向量机是人工智能领域中的重要算法模型，如何使用?

  人工智能专栏推荐...

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  支持向量机超参数的可视化解释

  支持向量机（SVM）是一种应用广泛的有监督机器学习算法。它主要用于分类任务，但也适用于回归任务。在这篇文章中，我们将深入探讨支持向量机的两个重要超参数C和gamma，并通过可视化解释它们的影响。所以我假设你对算法有一个基本的理解，并把重点放...

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