SVM原理详解,通俗易懂

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本文来源于csdn,介绍了SVM,线性分类器,线性分类器的求解,松弛变量,SVM用于多类分类等。支持向量机(SupportVectorMachine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的,它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势,并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中[10]。 支持向量机方法是建立在统计学习理论的VC维理论和结构风险最小原理基础上的,根据有限的样本信息在模型的复杂性(即对特定训练样本的学习精度,Accuracy)和

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2021-01-27
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