【机器学习】支持向量机(SVM) 支持向量机是一种基于间隔最大化原则的监督学习模型,它通过找到数据集中的最优超平面来区分不同的类别。在二维空间中,这个超平面可以看作是一条线;在三维空间中,它是一个平面;而在更高维空间中,它是一个超平面。

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支持向量机(SVM)例题 对于图中所示的线性可分的20个样本数据,利用支持向量机进行预测分类,有三个支持向量。

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核函数:解锁支持向量机的强大能力 核函数是 SVM 的核心组件,它通过巧妙的数学技巧,让 SVM 能够处理复杂的非线性问题。不同的核函数适用于不同的场景,选择合适的核函数并调整其参数,是实现 SVM 最优性能的关键。希望这篇文章能帮助你更好地理解核函数的原理和应用,让你在机器学习的道路上更进一步!

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