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數(shù)據(jù)挖掘?qū)д?資料下載頁

2025-07-19 17:51本頁面
  

【正文】 ( 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,學習建立分類器 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)分類超平面。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(yīng)用例子
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