Machine Learning机器学习之向量机（Support Vector Machine，SVM）
前言 支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是由Vladimir N. Vapnik等人于1990年提出的一种监督学习算法。它的核心思想是通过在特征空间中找到一个最优的超平面来进行分类，使得两个类别的样本之间的间隔最大化。SVM 在分类、回归分析、异常检测等领域都有着广泛的应用。 算法提出背景： 支持向量机最初是为了解决二分类问题而提出的。其发...
机器学习算法之——支持向量机(Support Vector Machine, SVM）
前言上星期写了Kaggle竞赛的详细介绍及入门指导，但对于真正想要玩这个竞赛的伙伴，机器学习中的相关算法是必不可少的，即使是你不想获得名次和奖牌。那么，从本周开始，我将介绍在Kaggle比赛中的最基本的也是运用最广的机器学习算法，很多项目用这些基本的模型就能解决基础问题了。今天我们开始介绍支持向量机(Support Vector Machine, SVM），是一种经典的二分类模型，属于监督学习算....
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