支持向量机SVM
支持向量机SVM支持向量机(support vector machines,SVM)是一种二类分类模型。它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器,间隔最大使它有别于感知机;支持向量机还包括核技巧,这使它成为实质上的非线性分类器。支持向量机的学习策略就是间隔最大化,可形式化为一个求解凸二次规划(convex quadratic programming)的问题,也等价于正则化的合页损失函数的最小化问题。支持向量机的学习算法是求解凸二次规划的最优化算法。分类线性可分支持向量机:当训练数据线性可分
原创
2021-03-27 20:02:03 ·
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