什么是支持向量机（SVM）？

詹惠儿

2019-06-24 阅读量: 455

什么是支持向量机（SVM）？

SVM简介：
在机器学习中，支持向量机（SVM，也支持向量网络）是监督学习模型，其具有相关的学习算法，用于分析用于分类和回归分析的数据。
支持向量机（SVM）是由分离超平面正式定义的判别分类器。换句话说，给定标记的训练数据（监督学习），算法输出最佳超平面，其对新示例进行分类。

什么是支持向量机？

SVM模型是将示例表示为空间中的点，映射使得单独类别的示例除以尽可能宽的明确间隙。
除了执行线性分类之外，SVM还可以有效地执行非线性分类，将其输入隐式映射到高维特征空间。

SVM做什么？

给定一组训练示例，每个示例标记为属于两个类别中的一个或另一个，SVM训练算法构建将新示例分配给一个类别或另一个类别的模型，使其成为非概率二元线性分类器。

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