【NLP入门教程】十八、支持向量机（Support Vector Machines）

最新推荐文章于 2024-06-11 06:48:34 发布
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分类专栏： NLP入门教程 文章标签： 支持向量机 自然语言处理 机器学习
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本文介绍了支持向量机（SVM）的基本原理，包括线性与非线性SVM，以及如何使用核函数解决非线性问题。还提供了Python scikit-learn库实现SVM的示例，帮助读者理解和支持向量机在自然语言处理中的应用。

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支持向量机（Support Vector Machines，SVM）是一种常用的监督学习算法，用于分类和回归问题。它在很多应用领域都表现出色，特别适用于高维空间中的分类任务。在本节中，我们将详细介绍支持向量机的原理、数学表达式和示例代码。

1. 原理介绍

支持向量机的原理基于统计学习理论和结构风险最小化原则。它的核心思想是找到一个最优超平面，将不同类别的样本分隔开来，并最大化间隔（margin）。该最优超平面由一些支持向量（support vectors）所决定，它们是离超平面最近的样本点。

支持向量机有两种形式：线性支持向量机和非线性支持向量机。线性支持向量机在输入空间中寻找一个线性超平面进行分类，而非线性支持向量机通过使用核函数将输入空间映射到高维特征空间，从而实现在非线性情况下的分类。

2. 数学原理

2.1 线性支持向量机

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