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數(shù)據(jù)挖掘?qū)д?更新版)

2025-08-27 17:51上一頁面

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【正文】 點用 x 來表示,這是一個 n 維向量, w^T中的 T代表轉(zhuǎn)置,而類別用 y 來表示,可以取 1 或者 1 ,分別代表兩個丌同的類。 ? 通俗來講,它是一種二類分類模型,其基本模型定義為特征空間上的間隔最大的線性分類器,即支持向量機的學習策略便是間隔最大化,最終可轉(zhuǎn)化為一個凸二次規(guī)劃問題的求解。我們使用SVM迚行數(shù)據(jù)集分類工作的過程首先是同預先選定的一些非線性映射將輸入空間映射到高維特征空間 核函數(shù) ? 當出現(xiàn)線性丌可分的情況,利用核函數(shù)隱射到高緯空間,使乊線性可分 映射到高緯空間 ?多項式核 ?高斯核 幾個核函數(shù) 核函數(shù)用途 SVM核函數(shù)應用例子
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