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为线性支持向量机设置C

线性支持向量机（Linear Support Vector Machine，简称LSVM）是一种常用的机器学习算法，用于解决二分类问题。在LSVM中，C是一个超参数，用于控制模型的正则化程度。

C的作用是平衡模型的拟合程度和泛化能力。较小的C值会使模型更倾向于选择较大的间隔，从而更容易出现分类错误，但可以提高模型的泛化能力。较大的C值会使模型更倾向于选择较小的间隔，从而更容易拟合训练数据，但可能导致过拟合。

LSVM通过最大化间隔来寻找最优的超平面，将不同类别的样本分开。C的设置会影响模型的决策边界和支持向量的选择。较小的C值会使模型更关注分类错误的样本，而较大的C值会使模型更关注所有样本的分类准确性。

LSVM的应用场景包括图像分类、文本分类、异常检测等。在图像分类中，LSVM可以用于识别图像中的不同物体或场景。在文本分类中，LSVM可以用于将文本分为不同的类别，如情感分析、垃圾邮件过滤等。在异常检测中，LSVM可以用于检测数据中的异常点或异常行为。

腾讯云提供了多个与LSVM相关的产品和服务。其中，腾讯云的机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tiia）提供了强大的机器学习算法和模型训练工具，可以用于训练和部署LSVM模型。此外，腾讯云的人工智能引擎（https://cloud.tencent.com/product/aiengine）也提供了LSVM算法的支持，可以用于构建智能化的应用和服务。

总结起来，C是线性支持向量机中的一个超参数，用于控制模型的正则化程度。它的设置会影响模型的拟合程度和泛化能力。LSVM可以应用于图像分类、文本分类、异常检测等场景。腾讯云提供了与LSVM相关的机器学习平台和人工智能引擎等产品和服务。

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svm 之 线性可分支持向量机

定义：给定线性可分训练数据集，通过间隔最大化或等价的求解凸二次规划问题学习获得分离超平面和分类决策函数，称为线性可分支持向量机。...\quad y_i (w⋅x_i+b)≥1 ,\qquad i=1,2…N$； 算法：线性可分支持向量机学习算法 -- 最大间隔算法 输入：训练数据集 $T{(x_1,y_1 ),(x_2,y_2 ),...算法：线性可分支持向量机 -- 对偶学习算法 输入：训练数据集 $T{(x_1,y_1 ),(x_2,y_2 ),…,(x_n,y_n )}  ,  x∈R^n  ,  y ∈ \left \{ +1,...； 至此，线性可分支持向量机完结。...线性可分支持向量机（硬间隔最大化）针对的是线性可分训练数据集，然而，现实世界里有很多数据集是线性不可分的（样本数据中有噪声或特异点），这种情况下改怎么办？

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支持向量机 支持向量机概述

支持向量机概述 支持向量机 Support Vector MachineSVM ) 是一类按监督学习 ( supervisedlearning)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亚面 (maximum-margin hyperplane)与逻辑回归和神经网终相比，支持向量机，在学习复杂的非线性方程时提供了一种更为清晰...，更加强大的方式 硬间隔、软间隔和非线性 SVM 假如数据是完全的线性可分的，那么学习到的模型可以称为硬间隔支持向量机。...算法思想 找到集合边缘上的若工数据 (称为支持向量 (Support Vector) )用这些点找出一个平面(称为决策面)，使得支持向量到该平面的距离最大 超平面方程： \mathbf{w}...，支持向量到超平面的距离为 d，其他点到超平面的距离大于 d 至此可以得到最大间隔超平面的上下两个超平面: d=|\mathbf{w} \cdot \mathbf{x} + b | /||w||

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支持向量机（Support Vector Machine）支持向量机

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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（binary classification）的广义线性分类器...支持向量机： 支持向量机其决策边界是对学习样本求解的 最大边距超平面 （maximum-margin hyperplane）。...支持向量： H为分类线，H1,H2分别为过各类中分类线最近的样本且平行于分类线的直线，H1，H2上的点为支持向量。 支持向量 机 的机指的是算法。...数据显然是线性可分的，但是将两类数据点分开的直线显然不止一条。上图的(b)和©分别给出了B、C两种不同的分类方案，其中黑色实线为分界线，术语称为“决策面”。每个决策面对应了一个线性分类器。...我们高中都学过，点到直线的距离距离公式如下： 公式中的直线方程为Ax0+By0+C=0，点P的坐标为(x0,y0)。

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