在机器学习中,支持向量机(SVM,也称为支持向量网络)是带有相关学习算法的监督学习模型,该算法分析用于分类和回归分析的数据。支持向量机(SVM)算法是一种流行的机器学习工具,可为分类和回归问题提供解决方案。给定一组训练示例,每个训练示例都标记为属于两个类别中的一个或另一个,则SVM训练算法会构建一个模型,该模型将新示例分配给一个类别或另一个类别,使其成为非概率二进制线性分类器(尽管方法存在诸如Platt缩放的问题,以便在概率分类设置中使用SVM)。SVM模型是将示例表示为空间中的点,并进行了映射,以使各个类别的示例被尽可能宽的明显间隙分开。然后,将新示例映射到相同的空间,并根据它们落入的间隙的侧面来预测属于一个类别。
一个接了等于自杀的高薪offer
夕小瑶的卖萌屋
0+阅读 · 2022年2月23日
人工智能十大流行算法
THU数据派
0+阅读 · 2022年2月14日
算法工程师养成记
极市平台
0+阅读 · 2021年11月11日
从动力学角度看优化算法:SGD ≈ SVM?
PaperWeekly
0+阅读 · 2021年1月20日
一文详解支持向量机(SVM)
PaperWeekly
0+阅读 · 2020年12月11日
1000 面试题,BAT 机器学习面试刷题宝典!
深度学习自然语言处理
0+阅读 · 2020年12月9日
做算法?数学专业的我教你突破数学关
AINLP
1+阅读 · 2020年12月6日
计算机视觉研究院总结了算法50经典面试题
计算机视觉战队
0+阅读 · 2020年12月1日
微信扫码咨询专知VIP会员