svm原理
原子能 支持向量机（Support Vector Machines，简称SVM）是一种机器学习方法，最初由Vapnik和Cortes在1995年提出，可以解决分类、回归和异常检测等许多监督学习问题。SVM是一种有偏最优化算法，其基本原理是构建一个函数，它能够很好地将数据点划分到正确的类别。启发大陆
山阳县教育局 SVM假设数据是线性可分的，它的目标是到数据中最佳的分类边界，即最宽的超平面，从而把数据集中的每一类数据分开。
为了实现这个目标，SVM采用一种称为最大间隔分类器（maximum margin classifier）的方法，它使用称为凸优化（convex optimization）的相关数学方法，以确定最大间隔支持向量机（support vector machine）（即分类决策边界）。最大间隔分类器能够最大程度地减小对噪声数据（noise data）的泛化误差，并使分类的准确率最大化。
民事诉讼法学
由于SVM是一种有偏最优化算法，因此它的最小化目标具有限制性。因此它的优化问题可能是非凸的。因此，对于一些复杂的数据集，SVM需要用特定的算法来解决以使支持向量机模型正确拟合数据。贸易收支
此外，SVM还可用于非线性数据集，使用核函数技术可以将非线性数据集映射到高维空间，再使用线性支持向量机进行建模，通过给原始数据映射为高维空间，可以使模型更加强大、对实际数据更加准确。这种基于核函数的SVM称为核支持向量机（kernel support vector machine）。
与其它机器学习方法相比，SVM强调正则化，它会尽可能减小拟合噪声数据的风险，同时使模型能够更好地拟合真实数据。此外，SVM需要很少的自变量来构建模型，从而使模型易于解释。SVM也被称为增强学习，主要是因为它不需要显式编码模型特征，并且可以通过学习模型的参数来更新模型，以改善模型的性能。
十七大以来的成就
豫公网安备41160202000603
站长QQ:729038198
关于我们
投诉建议