优点

  • 可用于线性/非线性分类，也可以用于回归，泛化错误率低，也就是说具有良好的学习能力，且学到的结果具有很好的推广性。
  • 可以解决小样本情况下的机器学习问题，可以解决高维问题，可以避免神经网络结构选择和局部极小点问题。
  • SVM是最好的现成的分类器，现成是指不加修改可直接使用。并且能够得到较低的错误率，SVM可以对训练集之外的数据点做很好的分类决策。

缺点

  • 对参数调节和和函数的选择敏感。

SVM的优缺点的更多相关文章

  1. SVM与LR的区别以及SVM的优缺点

    对于异常数据,SVM比LR更好 SVM的优缺点: 优点:1.提供非常精确的分类器 2.更少的过拟合(因为有L2正则化项0.5||w||2),对噪声数据更加鲁棒(因为损失函数的原因) 缺点:1.SVM是 ...

  2. 机器学习笔记—svm算法（上）

    本文申明:本文原创,如转载请注明原文出处. 引言:上一篇我们讲到了logistic回归,今天我们来说一说与其很相似的svm算法,当然问题的讨论还是在线性可分的基础下讨论的. 很多人说svm是目前最好的 ...

  3. SVM原理与实践

    SVM迅速发展和完善,在解决小样本.非线性及高维模式识别问题中表现出许多特有的优势,并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中.从此迅速的发展起来,已经在许多领域(生物信息学,文本和手写识别等)都取 ...

  4. 支持向量机(SVM)入门

    一.简介 支持向量机,一种监督学习方法,因其英文名为support vector machine,故一般简称SVM. 通俗来讲,它是一种二类分类模型,其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器, ...

  5. 【Supervised Learning】支持向量机SVM （to explain Support Vector Machines (SVM) like I am a 5 year old ）

    Support Vector Machines 引言 内核方法是模式分析中非常有用的算法,其中最著名的一个是支持向量机SVM 工程师在于合理使用你所拥有的toolkit 相关代码 sklearn-SV ...

  6. SVM面试知识点总结

    1. SVM 原理 SVM 是一种二类分类模型.它的基本思想是在特征空间中寻找间隔最大的分离超平面使数据得到高效的二分类,具体来讲,有三种情况(不加核函数的话就是个线性模型,加了之后才会升级为一个非线 ...

  7. 【机器学习入门笔记】第 2 课：SVM

    Support Vector machines 为什么人们称一种算法为机器,我也不知道(俄罗斯人发明) 粗略的来说,支持向量机所做的就是去寻找分割线(separating) 或者通常称之为超平面,介于 ...

  8. python大战机器学习——支持向量机

    支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的基本模型是定义在特征空间上间隔最大的线性分类器.它是一种二类分类模型,当采用了核技巧之后,支持向量机可以用于非线性分类. 1)线性可 ...

  9. 各常用分类算法的优缺点总结:DT/ANN/KNN/SVM/GA/Bayes/Adaboosting/Rocchio

    1决策树(Decision Trees)的优缺点 决策树的优点: 一. 决策树易于理解和解释.人们在通过解释后都有能力去理解决策树所表达的意义. 二. 对于决策树,数据的准备往往是简单或者是不必要的. ...

随机推荐

  1. 开发笔记-记一个基础logback配置

    <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <configuration scan="true&q ...

  2. php设计模式之单例实例代码

    <?php header("Content-type:text/html;charset=utf-8"); /** * 第一步,分别实例化 */ /*class Single ...

  3. [linux] Ubuntu18.04 安装mysql密码不对

    安装 安装过程可以说是非常简单了 sudo apt-get install mysql-server 然后看看有没有启动成功 systemctl status mysql 看到状态是 running就 ...

  4. bzoj 4827: [HNOI2017]礼物 （FFT)

    一道FFT 然而据说暴力可以水70分 然而我省选的时候看到了直接吓傻了  连暴力都没打 太弱了啊QAQ emmmm 详细的拆开就看其他题解吧233 最后那一步卷积其实我一直没明白 后来画画图终于懂了 ...

  5. 图的最短路径算法Dijkstra算法模板

    Dijkstra算法:伪代码 //G为图,一般设为全局变量,数组d[u]为原点到达个点的额最短路径, s为起点 Dijkstra(G, d[u], s){ 初始化: for (循环n次){ u = 是 ...

  6. python入门（二十讲）：爬虫

    什么是爬虫? 按照一定的规则,自动地抓取万维网信息的程序或脚本. 爬虫目的: 从网上爬取出来大量你想获取类型的数据,然后用来分析大量数据的类似点或者其他信息来对你所进行的工作提供帮助. 为什么选择py ...

  7. Redis01——Redis介绍

    1.NoSQL数据库概述 NoSQL(NoSQL = Not Only SQL ),意即“不仅仅是SQL”,泛指非关系型的数据库. NoSQL 不依赖业务逻辑方式存储,而以简单的key-value模式 ...

  8. sql server2008用ip远程连接

    sql server2008用ip远程连接 转载 weixin_34167819 发布于2017-09-14 15:23:00 阅读数 84 收藏 展开 1,2005的外围应用配置器在2008中换了地 ...

  9. 利用tensorboard将数据可视化

    注:代码是网上下载的,但是找不到原始出处了,侵权则删 先写出visual类: class TF_visualizer(object): def __init__(self, dimension, ve ...

  10. 使用Docker搭建Spark集群（用于实现网站流量实时分析模块）

    上一篇使用Docker搭建了Hadoop的完全分布式:使用Docker搭建Hadoop集群(伪分布式与完全分布式),本次记录搭建spark集群,使用两者同时来实现之前一直未完成的项目:网站日志流量分析 ...