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【机器学习】十大算法之一 “SVM”

机器学习算法种类繁多，SVM支持向量机算法是其中十大常用算法之一。该算法起源于20世纪80年代，并在90年代逐渐形成了比较完整的理论体系和工程应用。该算法在分类领域有着广泛的应用，并在多项应用场景中表现出了较优的性能。本文讲详细讲解机器学习十大算法之一“SVM” 一、简介支持向量机（Suppor...

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学习笔记：机器学习经典算法-核SVM（KernelSVM）

1、核函数的概念处理非线性数据问题本质是依靠升维（按照某种规则扩充数据的特征）使得原本在低维空间内线性不可分的数据在升维后的空间内变得线性可分。SVM的核函数主要是为解决数据线性不可分而提出一系列变换函数，不同的特征扩充规则对应了了不同的核函数。在实际应用核SVM 的时候，往往是通过变形线...

学习笔记：机器学习经典算法-线性SVM（LinearSVM）

1、不适定问题在解决分类问题时，通常根据算法模型在样本的特征空间内生成的决策边界来为样本分类提供依据。但对于许多现实的样本集来说，在其特征空间内可能会存许多满足分类要求的决策边界，也就是决策边界不唯一。在逻辑回归中，求解样本特征空间的决策边界是通过定义一个概率函数$\sigma(t)$，根据概率...

机器学习算法（四）: 基于支持向量机的分类预测（SVM）

机器学习算法（四）: 基于支持向量机的分类预测（SVM）本项目链接：https://www.heywhale.com/home/column/64141d6b1c8c8b518ba97dcc1.相关流程支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一个非常优雅的算法，具有非常完...

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...

ML之回归预测：利用十类机器学习算法(线性回归、kNN、SVM、决策树、随机森林、极端随机树、SGD、提升树、LightGBM、XGBoost)对波士顿数据集回归预测(模型评估、推理并导到csv)

目录利用十类机器学习算法(线性回归、kNN、SVM、决策树、随机森林、极端随机树、SGD、提升树、LightGBM、XGBoost)对波士顿数据集【13+1,506】回归预测(模型评估、推理并导到csv)输出数据集1、LiR 线性回归算法2、kNNR k最近邻算法3、SVMR 支持向量机算法4、DT...

ML之分类预测：以六类机器学习算法(kNN、逻辑回归、SVM、决策树、随机森林、提升树、神经网络)对糖尿病数据集(8→1)实现二分类模型评估案例来理解和认知机器学习分类预测的模板流程

目录六类机器学习算法(kNN、逻辑回归、SVM、决策树、随机森林、提升树、神经网络)对糖尿病数据集(8→1)实现二分类预测数据集理解1、kNN2、逻辑回归3、SVM4、决策树5、随机森林6、提升树7、神经网络相关文章ML之分类预测：以六类机器学习算法(kNN、逻辑回归、SVM、决策树、随...

机器学习算法—SVM支持向量机算法原理及阿里云PAI平台算法模块参数说明

概述： SVM支持向量机是最常用的机器学习分类算法之一，属于有监督学习。这种算法的本质是对数据进行二元线性分类，这种特点和其算法原理有直接关系，通俗来说SVM支持向量机在单一计算周期中只能将数据分成两类并且分隔的手段都表现为线性特征，如对于二维空间内的分隔为线，三维空间内为平面，更高维度的称为超平面...

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更新时间 2024-02-14 10:25:41

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