机器学习（十三）：支持向量机（SVM) 编程语言 2022-08-03 10:24 0 阅读 与逻辑回归和决策树等其他分类器相比，SVM 提供了非常高的准确度。它以其处理非线性输入空间的内核技巧而闻名。它用于各种应用，例如人脸检测、入侵检测、电子邮件、新闻文章和网页的分类、基因分类和手写识别。 文章目录 一、什么是支持向量机？ 1.1 定义 1.2 支持向量 1.3 超平面 1.4 边距 二、SVM 是如何工作的？ 2.1 处理线性 2.2 处理非线性和不可分的平面 2.3 支持向量机内核 三、案例实现 3.1 数据集 3.2 实现 四、支持向量机优缺点 4.1 优点 4.2 缺点 一、什么是支持向量机？ 1.1 定义 超平面是分割输入变量空间的线。在SVM中 猜你喜欢