[帮助文档] 机器学习线性支持向量机算法组件的配置及示例
支持向量机SVM（Support Vector Machine）是基于统计学习理论的一种机器学习方法，通过寻求结构风险最小化，提高学习机泛化能力，从而实现经验风险和置信范围最小化。本文介绍线性支持向量机算法组件的配置方法及使用示例。
机器学习SVM算法数字识别器
1 SVM算法api1.1 SVM算法api综述SVM方法既可以用于分类（二/多分类），也可用于回归和异常值检测。SVM具有良好的鲁棒性，对未知数据拥有很强的泛化能力，特别是在数据量较少的情况下，相较其他传统机器学习算法具有更优的性能。使用SVM作为模型时，通常采用如下流程：对样本数据...
机器学习之——SVM算法
SVM (Support Vector Machine) 是一种常用的机器学习算法，特别是用于二分类问题。它的主要思想是在样本空间内寻找最优的超平面，以最大化两类样本的间隔，并保证其对边界点的分类准确。SVM的优点在于它可以对高维数据进行非常好的分类，并且当数据量较大时具有很好的扩展性。下面是SVM...
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