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支持向量机

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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。

在机器学习中,支持向量机(SVM,还支持矢量网络)是与相关的学习算法有关的监督学习模型,可以分析数据,识别模式,用于分类和回归分析。给定一组训练样本,每个标记为属于两类,一个SVM训练算法建立了一个模型,分配新的实例为一类或其他类,使其成为非概率二元线性分类。一个SVM模型的例子,如在空间中的点,映射,使得所述不同的类别的例子是由一个明显的差距是尽可能宽划分的表示。新的实施例则映射到相同的空间中,并预测基于它们落在所述间隙侧上属于一个类别。

除了进行线性分类,支持向量机可以使用所谓的核技巧,它们的输入隐含映射成高维特征空间中有效地进行非线性分类。

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