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svm（關于svm的簡介）
2022-08-10 00:37:09
編輯：方貴香
來源：
導讀 大家好，svm，關于svm的簡介很多人還不知道，現(xiàn)在讓我們一起來看看吧！1、支持向量機(Support Vector Machine)是一種監(jiān)督模式識別和機器...
大家好，svm，關于svm的簡介很多人還不知道，現(xiàn)在讓我們一起來看看吧！
1、支持向量機(Support Vector Machine)是一種監(jiān)督模式識別和機器學習方法，采用最大分類間隔準則實現(xiàn)有限訓練樣本情況下推廣能力的優(yōu)化。
2、通過核函數(shù)間接實現(xiàn)非線性分類或函數(shù)回歸，支持向量機通常簡寫作SVM。
3、SVM使用鉸鏈損失函數(shù)（hinge loss）計算經(jīng)驗風險（empirical risk）并在求解系統(tǒng)中加入了正則化項以優(yōu)化結構風險（structural risk），是一個具有稀疏性和穩(wěn)健性的分類器。
4、SVM可以通過核方法（kernel method）進行非線性分類，是常見的核學習（kernel learning）方法之一。
5、SVM被提出于1964年，在二十世紀90年代后得到快速發(fā)展并衍生出一系列改進和擴展算法，在人像識別（face recognition）、文本分類（text categorization）等模式識別（pattern recognition）問題中有得到應用。
本文關于svm的簡介就講解完畢，希望對大家有所幫助。
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