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分类模型之支持向量机

时间:2020-05-16 11:35:39      阅读:55      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

支持向量机,构建分类器,使得数据远离决策边界。找到距离分割超平面最近的点,确保他们离分割面的距离尽可能远。这些点成为支持向量。

优点:泛化错误率低,计算开销不大,结果易解释。

缺点:对参数调节和核函数的选择敏感,原始分类器不加修改仅适用于处理二类问题。

适用数据类型:数值型和标称型数据。

 

 

参考资料

1、机器学习实战

分类模型之支持向量机

原文:https://www.cnblogs.com/enhaofrank/p/12818501.html

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