为什么叫支持向量,怎么知道样本是不是支持向量

请简述什么是支持向量机 2023-08-26 20:22 804 墨鱼

请简述什么是支持向量机

为什么叫支持向量,怎么知道样本是不是支持向量

支持向量机(Support Vector Machines),简称SVM,是建立在统计学习理论基础上的一种新型的机器学习方法。它是以分析统计理论为基础上，并在此基础上形成的一种模式分类方法，也SVM,中文名叫支持向量机。在深度学习出现以前，它是数据挖掘的宠儿，SVM被认为机器学习近十几年最成功，表现最好的算法；SVM具有十分完整的数据理论证明，但同时理论也相当复杂。SVM既

ˋ▽ˊ 2)当训练数据近似线性可分时，加入松弛变量，通过软间隔最大化，叫线性支持向量机，又称软间隔支持向量机。3)当训练数据线性不可分时，通过使用核技巧及软间隔最大比较下面两张图，我们认为数据点应该尽量远离决策边界，这是我们指定严格线性可分支持向量机的学习准则，即策略，因为如果数据点距离决策边界很近，决策边界的一点点改动，都会造成一些数

ˋ△ˊ 而由于最优超平面的解最后完全是由支持向量决定的，所以这种方法后来被称作支持向量机。通俗易懂的解释支持向量机⽀持向量机

支持向量机(Support Vector Machine)是最常用的机器学习算法之一.首先我们从最简单的SVM开始回顾. 假设一个特征空间中有若干二分类样本，且它们是线性可分的，等于1的地方就是支持向量) 2.1.2 最优化问题目标函数通过上一小节我们知道：支持向量处点到直线的距离为：——支持向量到超平面的距离是——margin=

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标签：怎么知道样本是不是支持向量