svm线性不可分,线性可分和线性不可分

svm线性 2023-09-27 10:43 696 墨鱼

svm线性

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SVM如何解决线性不可分问题？)A.无法解决B.通过去除部分点使得空间线性可划分C.通过核函数将特征映射到高维空间D.添加超参数项不适合，svm是二分类支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一类按监督学习（supervised learning）

˙０˙ SVM 算法是用来解决线性不可分的“非线性”问题，从而突破线性分类的局限性，使得线性分类器依然可以适用于“非线性”问题。在这个过程中起到关键作用的就是“高维映射”。而“间隔最大化”可以看如果特征的提取的好，包含的信息量足够大，很多问题都是线性可分的。当然，如果有足够的时间去寻找RBF核参数，应该能达到更好的效果。没有一种黄金规则可以确定哪种核函数将推导出最准

一、简述SVM算法在线性可分样本上的二分类实现原理。答：二、请简述在线性不可分样本中SVM引入核函数的目的，常见的核函数以及它们的使用场景和效果。答：① 我们遇到线性不可分的从上面的介绍中可以发现，SVM显然是线性分类器，但是数据上线性不可分该怎么办。数据在原始空间上，即输入空间，线性不可分，但是映射到高维空间，即特征空间，后很可

也就是说，线性可分SVM我们可以和线性不可分SVM归为一类，区别仅仅在于线性可分SVM用的是线性核函数。3.2 多项式核函数多项式核函数(Polynomial Kernel)是线性不可分SVM常用的核函1.3 一个SVM如果训练得出的支持向量个数比较小，SVM训练出的模型比较容易被泛化。2. 线性不可分的情况(linearly inseparable case) 2.1 数据集在空间中对应的向量不可被一个超平

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标签：线性可分和线性不可分