2019-07-17
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SVM如何工作
SVM如何工作
在机器学习中，支持向量机（SVM）是具有相关学习算法的监督学习模型，其分析用于分类和回归分析的数据。它主要用于分类问题。在该算法中，每个数据项被绘制为n维空间中的点（其中n是特征的数量），每个特征的值是特定坐标的值。然后，通过找到最能区分这两个类的超平面来执行分类。
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。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。
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