svm是什么

Fanly QA 2020-06-10 14:05:44 阅读(...)

SVM的全称是Support Vector Machine,即支持向量机,主要用于解决模式识别领域中的数据分类问题,属于有监督学习算法的一种。

SVM 的全称是 Support Vector Machine,即支持向量机,主要用于解决模式识别领域中的数据分类问题,属于有监督学习算法的一种。

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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)。

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。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。

SVM 被提出于 1964 年,在二十世纪 90 年代后得到快速发展并衍生出一系列改进和扩展算法,在人像识别、文本分类等模式识别(pattern recognition)问题中有得到应用。

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