文件名称:
Python中使用支持向量机SVM实践
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文件大小: 59kb
下载次数: 0
上传时间: 2020-12-25
详细说明：在机器学习领域，支持向量机SVM(Support Vector Machine)是一个有监督的学习模型，通常用来进行模式识别、分类(异常值检测)以及回归分析。
其具有以下特征：
(1)SVM可以表示为凸优化问题，因此可以利用已知的有效算法发现目标函数的全局最小值。而其他分类方法都采用一种基于贪心学习的策略来搜索假设空间，这种方法一般只能获得局部最优解。
(2) SVM通过最大化决策边界的边缘来实现控制模型的能力。尽管如此，用户必须提供其他参数，如使用核函数类型和引入松弛变量等。
(3)SVM一般只能用在二类问题，对于多类问题效果不好。
代码及详细解释(基于sklearn包)：
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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