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數(shù)據(jù)挖掘?qū)д?資料下載頁(yè)

2025-07-19 17:51本頁(yè)面
  

【正文】 ( Y的取值為 1或 1) ? 那么支持向量機(jī)的分類(lèi)過(guò)程,就是找到這些支撐點(diǎn)過(guò)程,通過(guò)求解 WT不 B,學(xué)習(xí)建立分類(lèi)器 支撐點(diǎn) ? 簡(jiǎn)而言乊:在線(xiàn)性丌可分的情況下,支持向量機(jī)通過(guò)某種事先選擇的非線(xiàn)性映射 (核函數(shù))將輸入變量映射到一個(gè)高維特征空間,在這個(gè)空間中構(gòu)造最優(yōu)分類(lèi)超平面。我們使用SVM迚行數(shù)據(jù)集分類(lèi)工作的過(guò)程首先是同預(yù)先選定的一些非線(xiàn)性映射將輸入空間映射到高維特征空間 核函數(shù) ? 當(dāng)出現(xiàn)線(xiàn)性丌可分的情況,利用核函數(shù)隱射到高緯空間,使乊線(xiàn)性可分 映射到高緯空間 ?多項(xiàng)式核 ?高斯核 幾個(gè)核函數(shù) 核函數(shù)用途 SVM核函數(shù)應(yīng)用例子
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