3、 1. 支向量机(SVM)是一种监督学习模型,用于分类和回归分析。 它采用铰链损失函数来计算经验风险,并通过引入正则化项来优化结构风险,从而实现稀疏性和稳健性。 2. SVM可以通过核方法实现非线性分类,是核学习的一种形式。
2、 支向量机(SVM)——svm原理并不难理解,其可以归结为一句话,就是最大化离超平面最近点(支向量)到该平面的距离。
1、 1.3 SVM核心推导在SVM中,关键在于最大化分类间隔,即最小化权重向量的范数。 这与几何间隔相关,具体涉及函数间隔(样本点到超平面的分类确信度)和几何间隔(点到超平面的欧氏距离)。
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