ML-支持向量机(SVM)
简介
支持向量机是一种二分类模型,寻找一个超平面来对样本进行分割,分割的原则是保证间隔最大化。
如果一个线性函数能够将样本分开,称这些数据样本是线性可分的。
在二维空间线性函数就是一条直线,在三维空间线性函数就是一个平面,则这个线性函数统称为超平面
分类后的数据点,到超平面距离最近的点称为支持向量,距离称为间距
线性可分SVM、线性SVM 、非线性SVM
- 线性可分SVM:可以用一根线清晰的划分两个区域,线到支持向量的距离是最小的(间距)
- 线性SVM:
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