5.7支持向量机
支持向量机是在分类与回归分析中分析数据的监督式学习模型与相关的学习算法。给定一组训练实例，每个训练实例被标记为属于两个类别中的一个或另一个，SVM训练算法创建一个将新的实例分配给两个类别之一的模型，使其成为非概率二元线性分类器。
SVM就是一种二类分类模型，他的基本模型是的定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器，SVM的学习策略就是间隔最大化。
支持向量机学习方法有一些由简至繁的模型:
(1) 线性可分SVM
(2) 线性SVM
(3) 非线性SVM
最后修改: 2023年04月20日 星期四 10:24