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机器学习大作业
支持向量机是基于统计学习理论的结构风险最小化原则的,它将最大分界面分类器思想和基于核的方法结合在一起,表现出了很好的泛化能力。由于SVM方法不仅考虑了对渐进性能的要求,而且在现有有限信息的条件下得到最优结果,并且能够根据有限的样本信息在模型的复杂性和学习能力之间寻求最佳折中,从而获得最好的推广能力。SVM主要是应用于分类,简单而言,就是如果有一堆已经分好类的东西(可是分类的依据是未知的),当有新的未知数据进来时,SVM能够预测这个新的数据要分到哪一堆去。
第一章 理论知识
最优间隔分类器
SVM的主要思想是针对两类分类问题,在高维空间寻找一个最优
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