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SVM支持向量机
时间:
2019-05-01 18:27:22
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支持向量机(Support Vector Machine, SVM)是一类按
监督学习
(supervised learning)方式对数据进行
二元分类
(binary classification)的广义线性分类器(generalized linear classifier),其
决策边界
是对学习样本求解的最大边距超平面(maximum-margin hyperplane)
[1-3]
。
SVM使用铰链损失函数(hinge loss)计算经验风险(empirical risk)并在求解系统中加入了正则化项以优化结构风险(structural risk),是一个具有稀疏性和稳健性的分类器
[2]
。SVM可以通过
核方法
(kernel method)进行非线性分类,是常见的核学习(kernel learning)方法之一
[4]
。
SVM支持向量机
原文:https://www.cnblogs.com/Ph-one/p/10800289.html
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