随笔分类 -  机器学习-SVM

摘要:SVM回归 我们之前提到过,SVM算法功能非常强大:不仅支持线性与非线性的分类,也支持线性与非线性回归。它的主要思想是逆转目标:在分类问题中,是要在两个类别中拟合最大可能的街道(间隔),同时限制间隔侵犯(margin violations);而在SVM回归中,它会尝试尽可能地拟合更多的数据实例到街道 阅读全文
posted @ 2020-02-25 20:30 ZacksTang 阅读(13030) 评论(0) 推荐(0)
摘要:非线性SVM分类 尽管SVM分类器非常高效,并且在很多场景下都非常实用。但是很多数据集并不是可以线性可分的。一个处理非线性数据集的方法是增加更多的特征,例如多项式特征。在某些情况下,这样可以让数据集变成线性可分。下面我们看看下图左边那个图: 它展示了一个简单的数据集,只有一个特征x1,这个数据集一看 阅读全文
posted @ 2020-02-21 21:01 ZacksTang 阅读(6203) 评论(0) 推荐(0)
摘要:SVM-支持向量机 SVM(Support Vector Machine)-支持向量机,是一个功能非常强大的机器学习模型,可以处理线性与非线性的分类、回归,甚至是异常检测。它也是机器学习中非常热门的算法之一,特别适用于复杂的分类问题,并且数据集为小型、或中型的数据集。 这章我们会解释SVM里的核心概 阅读全文
posted @ 2020-02-21 18:50 ZacksTang 阅读(1718) 评论(0) 推荐(0)