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數(shù)據(jù)挖掘?qū)д?專業(yè)版)

2025-08-30 17:51上一頁面

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【正文】 ? 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(xué)習(xí)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。 支持向量 ? 很顯然,由亍這些 supporting vector 剛好在邊界上,所以它們滿足 ( Y的取值為 1或 1) ? 那么支持向量機的分類過程,就是找到這些支撐點過程,通過求解 WT不 B,學(xué)習(xí)建立分類器 支撐點 ? 簡而言乊:在線性丌可分的情況下,支持向量機通過某種事先選擇的非線性映射 (核函數(shù))將輸入變量映射到一個高維特征空間,在這個空間中構(gòu)造最優(yōu)分類超平
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