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  支持向量机的原理和使用方法

  原理:1.基本思想-SVM的目标是在高维空间中找到一个超平面,能够将不同类别的数据samples分隔开,且分隔超平面与最近的数据samples之间的距离最大化。这些最近的数据samples就是支持向量。2.核技巧-对于非线性可分...

  2024-11-19 btikc 技术文章 39 ℃ 0 评论
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  支持向量机SVM(Support Vector Machine) Ⅰ原创 Yu

  一、支持向量机（SVM:supportvectormachine）supportvectormachine(SVM):asupportvectormachineissupervisedmachinelearnin...

  2024-11-19 btikc 技术文章 63 ℃ 0 评论
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  支持向量机算法有哪些优点和缺点?

  支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）是一种常用的机器学习算法，其在分类和回归问题中都有广泛的应用。SVM算法的主要优点包括：能够处理高维数据，具有较强的泛化能力，适用于小样本数据，可以处理非线性问题，具有较好的...

  2024-11-19 btikc 技术文章 37 ℃ 0 评论
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  支持向量机:从线性到核方法

  一、支持向量机支持向量机（SVM）是一种广泛用于分类、回归和异常检测的监督学习方法。SVM的主要目标是找到一个超平面，使得两个类别的数据在高维空间中可以被这个超平面分开，并且保证分类间隔尽可能大。这使得SVM在处理线性或非线性可分问题时...

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  人工智能实战:如何完成支持向量机算法的调参工作(附代码)

  专栏推荐...

  2024-11-19 btikc 技术文章 43 ℃ 0 评论
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  3、机器学习:支持向量机

  支持向量机(SupportVectorMachine，SVM)属于有监督学习模型，主要用于解决数据分类问题。通常SVM用于二元分类问题，对于多元分类可将其分解为多个二元分类问题，再进行分类，主要应用场景有图像分类、文本分类、面部识别和垃...

  2024-11-19 btikc 技术文章 40 ℃ 0 评论
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  支持向量机SVM(Support Vector Machine) Ⅰ

  一、支持向量机（SVM:supportvectormachine）supportvectormachine(SVM):asupportvectormachineissupervisedmachinelearnin...

  2024-11-19 btikc 技术文章 27 ℃ 0 评论
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  曾经最热门的机器学习算法——支持向量机(一)

  支持向量机简介支持向量机（SupportVectorMachine,SVM）是一类按监督学习（supervisedlearning）方式对数据进行二元分类的广义线性分类器（generalizedlinearclassifier...

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  浅谈支持向量机(3)

  以下代码对比分析四种支持向量机分类预测的效果。使用到的支持向量机有：线性支持向量机、非线性支持向量机（线性核、高斯核、多项式核）fromsklearn.datasetsimportload_wine#读取sklearn库中的红酒数据...

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  浅谈支持向量机(2)

  本节我们使用支持向量机分析预测一个测试数据集，形成可视化效果。代码如下和运行效果如下，具体解释每句代码的含义。importnumpyasnp#导入numpy库...

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