向量机的概念和相关应用
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向量机的概念和相关应用如下。
向量机的概念。向量机(Support Vector Machine)是一种监督模式识别和机器学习方法,采用最大分类间隔准则实现有限训练样本情况下推广能力的优化。通过核函数间接实现非线性分类或函数回归,支持向量机通常简写作SVM。
向量机的相关应用。SVM在各领域的模式识别问题中有广泛应用,包括人像识别(face recognition)、文本分类(text categorization)、笔迹识别(handwriting recognition)、生物信息学等。
向量机原理:
支持向量机(SVM)是机器学习算法之一,是二分类算法。给定一组训练样本集,如图,样本数据集是二维的,分散在平面上,需要找到一条直线将数据集分割开。
可以分开的直线有很多,我们要找到其中泛化能力最好,鲁棒性最强的直线。这是在平面上的点,如果是在三维空间中,则需要找到一个平面;如果是超过三维以上的维数,则需要找到一个超平面。
希卓
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