小伙伴們，量機(jī)你們好，本情今天小城來(lái)聊聊支持向量機(jī)，況說(shuō)關(guān)于支持向量機(jī)的明介基本情況說(shuō)明介紹的文章,網(wǎng)友們對(duì)這件事情都比較關(guān)注，那么現(xiàn)在就為大家來(lái)簡(jiǎn)單介紹下，支持希望對(duì)各位小伙伴們有所幫助。向量
1、機(jī)關(guān)支持向量機(jī)(Support Vector Machine)是于支一種監(jiān)督模式識(shí)別和機(jī)器學(xué)習(xí)方法，采用最大分類間隔準(zhǔn)則實(shí)現(xiàn)有限訓(xùn)練樣本情況下推廣能力的量機(jī)優(yōu)化。
2、本情通過(guò)核函數(shù)間接實(shí)現(xiàn)非線性分類或函數(shù)回歸，況說(shuō)支持向量機(jī)通常簡(jiǎn)寫作SVM。
3、SVM使用鉸鏈損失函數(shù)（hinge loss）計(jì)算經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)（empirical risk）并在求解系統(tǒng)中加入了正則化項(xiàng)以優(yōu)化結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)（structural risk），是一個(gè)具有稀疏性和穩(wěn)健性的分類器。
4、SVM可以通過(guò)核方法（kernel method）進(jìn)行非線性分類，是常見(jiàn)的核學(xué)習(xí)（kernel learning）方法之一。
5、SVM被提出于1964年，在二十世紀(jì)90年代后得到快速發(fā)展并衍生出一系列改進(jìn)和擴(kuò)展算法，在人像識(shí)別（face recognition）、文本分類（text categorization）等模式識(shí)別（pattern recognition）問(wèn)題中有得到應(yīng)用。
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