SVM学习笔记

《机器学习实战》学习笔记第六章-支持向量机SVM 支持向量机是线性分类器,是一种学霸方法,能最大限度分开两个类,即不仅做得对,还要保证质量 阅读详情

最近在学习如何利用支持向量机进行分类,这里列举一下面试中常见的有关支持向量机的问题:
例如:SVM的原理是什么?SVM为什么采用间隔最大化?为什么SVM对缺失数据敏感?SVM如何处理多分类问题?具体参见以下链接。
参考:
【1】常见有关SVM的面试问题:https://blog.youkuaiyun.com/szlcw1/article/details/52259668
【2】关于C以及gamma在SVM中的作用: https://blog.youkuaiyun.com/wusecaiyun/article/details/49681431
【3】类似【2】:
https://www.cnblogs.com/pinard/p/6126077.html
【4】这篇介绍的比较详细(适用场景,优缺点等等):
https://www.cnblogs.com/zhizhan/p/4430253.html

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周志华 《机器学习》

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简简单单的学习笔记,致力于帮助更多前进路上的朋友~ 3514

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