svm针对的是什么连续数据,svm是什么

svm针对的是什么连续数据,svm是什么

SVM算法在在1995年正式发表，在针对中小型数据规模的分类任务上有着卓越的效果，同时有着完整的理论证明，在20世纪末的几年和21世纪初的10年完胜神经网络，吴恩达在其2003年的《Machie和KNN一样，使用SVM之前要做数据标准化处理，因为SVM算法涉及距离。尺度不平衡的例子数据标准化之后：Sklearn中的SVM 准备数据并且进行标准化importnumpyasnpimportmatplotlib.pyp

SVM连续值预测使用svm既可以实现分类问题，即输出是标签的种类，例如手写数字识别，Iris鸢尾花分类，同时也能实现连续值的预测，即输出是连续值，也就是回归问题，例如波士顿房价预测。具SVM的目的是为了找到一个超平面，使得它能够尽可能多的将两类数据点正确的分开，同时使分开的两类数据点距离分类面最远。为了达到该目的，通常构造一个在约束条件下的优化问题，通过求

svm对于未来的泛化能力尽可能好的这种考量没有寄望在数据的预处理阶段或者是找到模型之后，再对模型进行正则化这样的方式，而是将对泛化能力的考量放在了算法内部，也就是我们要找到一4. SVM实例(手写体数字识别) 5.实验总结支持向量机(SVM)是有监督学习中最有影响力的机器学习算法之一，一般用于解决二分类问题(也可以解决分类和回归问题)。

github地址https://github/thesouther/MachineLearningAndMatrixAnalysis/blob/master/SVM/SVM.ipynb 1. 基本概念支持向量：在线性可分的情况下，训练数据集中与分类超平面距离SVM是一种分类模型，是一个定义在特征空间上间隔(距离)最大的线性分类器。基本思路：SVM将训练样本数据集表示为特征空间的点，将各个类别的训练数据使用超平面进

˙﹏˙ 非线性(SVM):低维映射到高维再处理，找到最优的(核方法) 里说的缺失数据是指缺失某些特征数据，向量数据不完整。SVM没有处理缺失值的策略(决策树有)。而SVM希望支持向量机(support vector machines,SVM)是一种二分类模型。分为线性可分支持向量机：训练数据线性可分，通过硬间隔最大化学习一个线性的分类器，又称为硬间隔