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支持向量机介绍
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支持向量机是机器学习中常用的方法,本文章主要介绍SVM的原理,及应用
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博客中聚类算法(K-means、FCM、DBSCAN、DPC)的数据集(免积分)
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博客中K-means、FCM、DBSCAN、DPC算法的数据,包括Iris鸢尾花数据集、Wine葡萄酒数据集、Seed小麦种子数据集、glass数据集、WDBD乳腺癌数据集,以及几个人工数据集常用的人工数据集(Flame、Spiral等),下载在直接存入项目文件夹即可,如果下载不了,可以私信我,看到后会及时回复。
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SVM
内 容
SVM
概述
结构风险最小化
线性
SVM
SVM
求解
处理线性不可分问题
SVM
训练算法
3
SVM
分类
4
1.
线性
SV
M
线性分类器解决
的问题:
根据一个带有类别标号的训练集合,通过学习一个线性分
类面,使得训练集合按照类别进行划分
通常转化成一个优化问题
以两类监督分类问题问题为例来解释
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