svm机器学习算法的基本使用方法

摘要：支向量机即SVM(Support Vector Machine) ，是一种监督学习算法，属于分类的范畴。首先，支向量机不是一种机器，而是一种机器学习算法。在数基本方法包括：1.基于规则和词典方法——构造规则模板（特征：统计信息、标点符号、位置词等）；2.基于机器学习方法——K-最近邻算法、HMM模型、

对机器学习中的算法（2）支向量机（SVM）基础作者：LeftNotEasy 2011-05-02 源自：博客园原文链接： /basic-of-英文名SVM,中文名为支向量机，是一种基于传统方的机器学习方，同样的，支根据输入的数据进行训练，以进行分类等任务。那么怎么理解这个支向量呢，简单来说，这些支向量就是我们从输入数据中挑选的一些代

机器学习入门必备的经典算法-实际使用SVM，本由洋洋说AI提供，6次播放，好看是由百度团队造的集内涵和颜值于一身的专业短聚合平台SVM支向量机、随机森林、决策树、贝叶斯、聚类算法、朴树贝叶斯、神经网络等等十二大机器学习算法！-工智能机器学习及MATLAB实现：清华大佬全面精讲MATLAB基础、机器学习传统算法、优化算法、神经网络等核心内容，带你3