支持向量机作用,支持向量机是什么

支持向量机作用,支持向量机是什么

在机器学习中，支持向量机(英语：Support Vector Machine,常简称为SVM,又名支持向量网络)是在分类与回归分析中分析数据的监督式学习模型与相关的学习算法。简单支持向量机是一种有监督的机器学习算法，可以用于分类或回归问题。它使用一种称为核技巧的技术来转换数据，然后根据这些转换在可能的输出之间找到一个最佳边界。简单地说，它做一些非

的作用。从相似度的角度理解核函数的作用，可以发现我们实际上通过计算输入与所有训练样本的相似度来确定它的所属分类，最终我们会发现只需用到其中的部分训练支持向量机(Support Vector Machines, SVM) 是一种快速可靠的线性分类器，在有限的数据量下性能非常好。给定训练数据(监督学习),SVM算法得到一个最优超平面，从而对训练数据进行分类

⊙▂⊙ 支持向量机(Support Vector Machine, SVM)是一种通过监督学习方式来进行学习的分类和回归模型，在多数情况下，人们都会用这个模型来进行较小规模的二分类任务的求解。支持向量机主要SVM - support vector machine, 俗称支持向量机，为一种supervised learning算法，属于classification的范畴。在数据挖掘的应用中，与unsupervised的Clustering相

o(?""?o 之所以叫支持向量机，因为其核心理念是：支持向量样本会对识别的问题起关键性作用。那什么是支持向量(Supportvector)呢？支持向量也就是离分类超平面(Hyper plane)最近的样本点。如下这就是核支持向量机的作用。它将原始特征映射到一个高维空间中，在该空间中找到间隔最大的超平面，并将该超平面映射到原始维空间中，得到一个非线性决策曲面，而不必实际访问该高维空间

∪＾∪ 前辈们的解释让人受益许多。正好最近自己学习机器学习，看到reddit上Please explain Support Vector 由于支持向量在确定分离超平面中起着决定性作用，所以将这种分类模型称为支持向量机。支持向量的个数一般很少，所以支持向量机由很少的“重要的”训练样本确定。/===// 上面的原