Python 支持向量机分类器的实现

上传者: 38742647 | 上传时间: 2021-12-27 22:17:46 | 文件大小: 43KB | 文件类型: -
支持向量机(Support Vector Machine, SVM)是一类按监督学习(supervised learning)方式对数据进行二元分类的广义线性分类器(generalized linear classifier),其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面(maximum-margin hyperplane) SVM使用铰链损失函数(hinge loss)计算经验风险(empirical risk)并在求解系统中加入了正则化项以优化结构风险(structural risk),是一个具有稀疏性和稳健性的分类器。SVM可以通过核方法(kernel method)进行非线性分类,是常见

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