支持向量机 Support Vector Machine 概念
2013-06-28 09:04
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应用————分类&识别 等——可应对高维数据，避免维数灾难问题
特点————使用训练实例的一个自己来表示决策边界，该子集称为“支持向量”
概念
决策边界：可分类不同类样本的超平面。
分类器的边缘：两个超平面之间的距离。
最大边缘超平面：一个决策边界对应的两个超平面之间的距离(边界)最大， 具有较好的泛化能力。
最大边缘的基本原理：具有较大边缘的决策边界比男鞋具有较小边缘的决策边界具有更好的泛化误差
* 线性/ 非线性 支持向量机
特点————使用训练实例的一个自己来表示决策边界，该子集称为“支持向量”
概念
决策边界：可分类不同类样本的超平面。
分类器的边缘：两个超平面之间的距离。
最大边缘超平面：一个决策边界对应的两个超平面之间的距离(边界)最大， 具有较好的泛化能力。
最大边缘的基本原理：具有较大边缘的决策边界比男鞋具有较小边缘的决策边界具有更好的泛化误差
* 线性/ 非线性 支持向量机
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