开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

无法使支持向量机按我的预期工作

支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种常用的机器学习算法，用于分类和回归问题。它的目标是找到一个最优的超平面，将不同类别的样本分开，并且使得两个类别之间的间隔最大化。

SVM的分类过程是通过将样本映射到高维特征空间中，然后在该空间中寻找一个最优的超平面来进行分类。它的工作原理是基于支持向量的概念，支持向量是离超平面最近的样本点，它们决定了超平面的位置和方向。

SVM的优势在于：

可以处理高维数据，适用于特征维度较高的问题。
在处理小样本数据时表现较好，能够有效地避免过拟合问题。
在非线性问题上具有较好的表现，通过核函数可以将样本映射到高维空间中进行分类。

SVM的应用场景包括但不限于：

文本分类：可以用于垃圾邮件过滤、情感分析等。
图像识别：可以用于人脸识别、物体检测等。
生物信息学：可以用于蛋白质分类、基因表达分析等。
金融领域：可以用于信用评估、股票预测等。

腾讯云提供了多个与SVM相关的产品和服务，包括但不限于：

机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tensorflow）：提供了强大的机器学习工具和算法库，包括支持向量机。
人工智能引擎（https://cloud.tencent.com/product/aiengine）：提供了一站式的人工智能开发平台，包括支持向量机等算法。
数据分析平台（https://cloud.tencent.com/product/databox）：提供了数据分析和挖掘的工具和服务，可以用于支持向量机的应用。

总结：支持向量机是一种常用的机器学习算法，适用于分类和回归问题。它的优势在于可以处理高维数据、避免过拟合问题，并在非线性问题上表现良好。腾讯云提供了多个与SVM相关的产品和服务，可以帮助开发者进行机器学习和数据分析的工作。

相关搜索:JavaScript:无法使.push()命令按预期方式工作数据清理-无法使FindReplace函数按预期工作我无法使async/await函数按预期运行支持向量机过拟合我的数据 Bootstrap元素无法按预期工作的问题我的方法"SendMailByAttach“没有按预期工作 Unity C#代码使我的AI移动不能按预期工作我无法使用支持向量机和Caret训练函数来训练数据 JS嵌套的if语句逻辑无法按预期工作 Razor语法不按我预期的方式工作我的画布中的触摸事件没有按预期工作，并且我无法确定它不工作的原因 Angular js中的图像滑块无法按预期工作 C#中的Linq查询无法按预期工作无法让多个嵌套的ngif语句按预期工作用于显示/隐藏div的按钮无法按预期工作 JSON.NET中的Flush()无法按预期工作 GoogleTest中的参数化测试无法按预期工作 postman中的模拟get请求无法按预期工作我的Sql数据透视查询没有按预期工作我的python脚本中的枚举没有按预期工作？

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

机器学习-支持向量机（SVM:Support Vector Machine）案例

我第一次听到“支持向量机”这个名字，我觉得，如果这个名字本身听起来那么复杂，那么这个概念的表述将超出我的理解范围。幸运的是，我看到了一些大学讲座视频，并意识到这个工具是多么简单有效。在本文中，我们将讨论支持向量机如何工作。本文适合那些对此算法知之甚少且对学习新技术有好奇心的读者。在以下文章中，我们将详细探讨该技术，并分析这些技术比其他技术更强的案例。

03

机器学习算法中的向量机算法（Python代码）

掌握机器学习算法并不是一个不可能完成的事情。大多数的初学者都是从学习回归开始的。是因为回归易于学习和使用，但这能够解决我们全部的问题吗？当然不行！因为，你要学习的机器学习算法不仅仅只有回归！

02

SVM在脑影像数据中的应用

如第一章所述，机器学习中有四种基本方法:有监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习。分类是监督学习的一种形式，它根据训练阶段确定的许多输入输出对将输入数据映射到输出数据。使用分类，与一组示例观察相关的特征可以用来训练一个决策函数，该函数以给定的精度生成类别赋值(即标签labels)。从功能性神经成像数据到推特帖子，这些特征可以是多种多样的。一旦基于这些特征创建了决策函数分类器，它就可以使用之前建立的模式自动将类标签附加到新的、不可见的观察结果上。有许多类型的机器学习算法可以执行分类，如决策树，朴素贝叶斯和深度学习网络。本章回顾支持向量机(SVM)学习算法。支持向量机的强大之处在于它能够以平衡的准确性和再现性学习数据分类模式。虽然偶尔用于回归(见第7章)，SVM已成为一种广泛使用的分类工具，具有高度的通用性，扩展到多个数据科学场景，包括大脑疾病研究。

04

深入SVM：支持向量机核的作用是什么

您可能听说过所谓的内核技巧，这是一种支持向量机(SVMs)处理非线性数据的小技巧。这个想法是将数据映射到一个高维空间，在这个空间中数据变成线性，然后应用一个简单的线性支持向量机。听起来很复杂，但操作起来确实如此。尽管理解该算法的工作原理可能比较困难，但理解它们试图实现的目标却相当容易。往下读，自然就会明白了!

03

支持向量机（SVM）--3

上次说到支持向量机处理线性可分的情况，这次让我们一起学习一下支持向量机处理非线性的情况，通过引进核函数将输入空间映射到高维的希尔伯特空间，进而将线性不可分转化为线性可分的情况。好的，让我们详细的了解一下核函数的前世与今生~~~~~~~~ 特征空间的隐式映射：核函数已经了解到了支持向量机处理线性可分的情况，而对于非线性的情况，支持向量机的处理方法是选择一个核函数κ(·, ·)，通过将数据映射到高维空间，来解决在原始空间中线性不可分的问题。由于核函数的优良品质，这样的非线性扩展在计算量

05

ENVI软件中文版下载安装，遥感图像处理ENVI软件下载

ENVI软件是一款广泛应用于遥感图像处理的软件，本文首先介绍了ENVI软件的基本功能和应用领域，并详细讲述了如何进行ENVI软件的安装和配置；随后围绕着ENVI软件的图像预处理、分类和变换方面进行了详细介绍，并通过实际案例演示以及对结果的评估，验证了ENVI软件的实用性和强大功能。

01

简单易学的机器学习算法——非线性支持向量机

前面三篇博文主要介绍了支持向量机的基本概念，线性可分支持向量机的原理以及线性支持向量机的原理，线性可分支持向量机是线性支持向量机的基础。对于线性支持向量机，选择一个合适的惩罚参数

02

第十三章支持向量机

到目前为止,你已经见过一系列不同的学习算法。在监督学习中，许多学习算法的性能都非常类似，因此，重要的不是你该选择使用学习算法A还是学习算法B，而更重要的是，应用这些算法时，所使用的数据量。这就体现你使用这些算法时的技巧了，比如：你为学习算法所设计的特征量的选择，以及如何选择正则化参数，诸如此类的事。

02

【文智背后的奥秘】系列篇：情感分类

本文介绍了文智平台情感分类系统，该系统主要基于深度学习技术，针对互联网产品、新闻、影视等领域的评论进行情感倾向分析。系统通过自然语言处理技术对文本进行预处理、特征提取、分类器等模块，最终输出情感分类结果。系统还介绍了在垂直领域的应用，如电影评论、电商评论等，并给出了相应的系统架构设计、算法细节等。

02

机器学习三人行(系列七)----支持向量机实践指南(附代码)

其实逻辑回归算法和今天要讲的支持向量机有些类似，他们都是从感知机发展而来，支持向量机是一个非常强大而且应用面很广的机器学习算法，能够胜任线性分类器，非线性分类器，线性回归问题，非线性回归问题中，甚至是离群值检测中，是应用最广泛的机器学习算法之一，本文剖析支持向量机在实践中的应用。一、线性支持向量机我们以一些图来解释支持向量机的基本原理，下图是对鸢尾花数据集分类，可以发现两种花能够很轻松的通过直线划分出来，因为该数据集是线性可分的，左图是三种可能的分类方式，虚线基本没有办法将两种类别划分，另外

简单易学的机器学习算法——支持向量机(开篇：基本概念)

一、引言支持向量机(Support Vector Machines, SVM)被公认为比较优秀的分类模型，有很多人对SVM的基本原理做了阐述，我在学习的过程中也借鉴了他们的研究成果，在我的博客中只是想介绍基本的原理，用通俗易懂的方式把原理解释清楚，并期望通过MATLAB的代码实现这些基本的原理。由于SVM对数学理论的要求很高，并且SVM的形式也有多种，有不同的实现方式，在这个系列中我们重点关注以下几个方面：支持向量机的一些基本概念线性可分支持向量机的原理线性支持向量机的原理非线性支持向量机

04

教程 | 详解支持向量机SVM：快速可靠的分类算法

选自Monkey Learn 作者：Bruno Stecanella 参与：李泽南、李亚洲当处理文本分类问题时，你需要不断提炼自己的数据集，甚至会尝试使用朴素贝叶斯。在对数据集满意后，如何更进一步呢？是时候了解支持向量机（SVM）了：一种快速可靠的分类算法，可以在数据量有限的情况下很好地完成任务。在本文中，Bruno Stecanella 将对这一概念进行通俗易懂的解释，希望能对你有所帮助。或许你已经开始了自己的探索，听说过线性可分、核心技巧、核函数等术语。支持向量机（SVM）算法的核心理念非常简单，而

机器学习三人行-支持向量机实践指南

关注公众号“智能算法”即可一起学习整个系列的文章。文末查看本文代码关键字，公众号回复关键字下载代码。其实逻辑回归算法和今天要讲的支持向量机有些类似，他们都是从感知机发展而来，支持向量机是一个非常强大而且应用面很广的机器学习算法，能够胜任线性分类器，非线性分类器，线性回归问题，非线性回归问题中，甚至是离群值检测中，是应用最广泛的机器学习算法之一，本文剖析支持向量机在实践中的应用。一、线性支持向量机我们以一些图来解释支持向量机的基本原理，下图是对鸢尾花数据集分类，可以发现两种花能够很轻松的通过直线划分出

09

简单易学的机器学习算法——支持向量机(开篇：基本概念)

支持向量机(Support Vector Machines, SVM)被公认为比较优秀的分类模型，有很多人对SVM的基本原理做了阐述，我在学习的过程中也借鉴了他们的研究成果，在我的博客中只是想介绍基本的原理，用通俗易懂的方式把原理解释清楚，并期望通过MATLAB的代码实现这些基本的原理。由于SVM对数学理论的要求很高，并且SVM的形式也有多种，有不同的实现方式，在这个系列中我们重点关注以下几个方面：

03

SVM | 支持向量机原理讲解（二）

在支持向量机一中，我们介绍了当数据集是线性可分的时候，我们可以使用线性可分的支持向量机将数据进行分类（由于隔了很长时间才更新，因此忘记了支持向量机一的读者可以回看支持向量机一讲解）。但是，在现实生活中，还存在着很多数据是线性不可分的，或者说本来是线性可分的数据因为存在一些异常点，使得不能线性划分。

02

手撕深度学习算法开讲：先简单撕撕SVM

说在前面我们的手撕深度学习算法讲坛终于要开始了。本次手撕系列的讲师们都来自中国台湾机器学习读书会，他们是这样一群人： 📷 他们的工作甚至跟深度学习没有太相关，但是他们—— 热爱算法、愿意分享、坚信：基础科学研究如果被忽视，连带会影响应用科学的发展！他们跟我们有一个共同愿望：推动两岸深度学习算法发展和交流！关于SVM 在机器学习领域，支持向量机SVM(Support Vector Machine)是一个有监督的学习模型，通常用来进行模式

支持向量机

支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一个非常优雅的算法，具有非常完善的数学理论，常用于数据分类，也可以用于数据的回归预测中。支持向量机在许多领域都有广泛的应用，如文本分类、图像识别、生物信息学、金融预测等。

01

机器学习算法（三）之支持向量机算法理论

支持向量机算法是机器学习中最具有代表性的算法，属于监督学习的范畴，用来解决分类问题，最为常见的解决二分类问题。支持向量机用来解决线性分类与非线性分类问题。对于支持向量机中有很多复杂的算法理论问题，也就是数学知识，例如凸优化，最优化问题，以及拉格朗日等，如果想要完整的弄明白需要进行完整的数学推导，相对复杂。支持向量机的理论与分类核心思想还是很好理解的，如下图所示;

02

机器学习十大经典算法之支持向量机

在分类问题中，除了线性的逻辑回归模型和非线性的深度神经网络外，我们还可以应用一种被广泛应用于工业界和学术界的模型——支持向量机（SVM），与逻辑回归和神经网络相比，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。支持向量机相对于神经网络和逻辑回归，特别擅长于特征维数多于样本数的情况，而小样本学习至今仍是深度学习的一大难题。

03

简单易学的机器学习算法——线性支持向量机

线性支持向量机是针对线性不可分的数据集的，这样的数据集可以通过近似可分的方法实现分类。对于这样的数据集，类似线性可分支持向量机，通过求解对应的凸二次规划问题，也同样求得分离超平面

02

Python基础算法解析：支持向量机（SVM）

支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种用于分类和回归分析的机器学习算法，它通过在特征空间中找到一个最优的超平面来进行分类。本文将详细介绍支持向量机的原理、实现步骤以及如何使用Python进行编程实践。

01

支持向量机算法

摘要本文主要讲机器学习中一个非常重要的二类分类模型：支持向量机（Support Vector Machines）。文中主要讲解了SVM的三种模型：线性可分支持向量机、线性支持向量机、非线性支持向量机，重点讲解该模型的原理，及分类决策函数的计算推导过程。引例小视频基本方向首先，SVM不能通过“支持向量机”字面意思来理解。其次，SVM是机器学习中很经典的一个二类分类模型。分类的最终目的是找到样本之间的一条分界线，然后用新样本点和分界线的关系，来判断类别。这是我们的基本思想。在前面，我们已经学习了

05

机器学习算法的基本概念、分类和评价标准，以及一些常用的机器学习算法的原理和特点

机器学习是一门研究如何让计算机从数据中学习和推理的科学。机器学习算法是实现机器学习的具体方法，它们可以根据不同的目标、数据类型和应用场景进行分类和比较。本文将介绍机器学习算法的基本概念、分类和评价标准，以及一些常用的机器学习算法的原理和特点。

00

从零推导支持向量机 (SVM)

AI 科技评论按，本文作者张皓，目前为南京大学计算机系机器学习与数据挖掘所（LAMDA）硕士生，研究方向为计算机视觉和机器学习，特别是视觉识别和深度学习。

03

突破 SVM 核心精髓点！！

首先，支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一种监督学习模型，常用于分类和回归分析。

01

支持向量机的原理

支持向量机(support vector machine，简称SVM)是一种基于统计学习理论的新型学习机，是由前苏联教授Vapnik最早提出的。与传统的学习方法不同，支持向量机是结构风险最小化方法的近似实现。这个归纳原理是基于这样的事实，学习机器在测试数据上的误差率(即泛化误差率)以训练误差率和一个依赖于Vc维数(Vapnik-Chervonenkis dimension)的项的和为界；在可分模式情况下，支持向量机对于前一项的值为零，并且使第二项最小化。因此，尽管支持向量机不利用问题的领域知识，在模式分类问题上，仍能提供好的泛化性能，这个属性是支持向量机特有的。其实现的是如下的思想：通过某种事先选择的非线性映射将输入向量x映射到一个高维特征空间z，在这个空间中构造最优分类超平面，从而使正例和反例样本之间的分离界限达到最大。从概念上说，支持向量是那些离决策平面最近的数据点，它们决定了最优分类超平面的位置。

02

译：支持向量机（SVM）及其参数调整的简单教程（Python和R）

一、介绍数据分类是机器学习中非常重要的任务。支持向量机（SVM）广泛应用于模式分类和非线性回归领域。 SVM算法的原始形式由Vladimir N.Vapnik和Alexey Ya提出。自从那以后，SVM已经被巨大地改变以成功地用于许多现实世界问题，例如文本（和超文本）分类，图像分类，生物信息学（蛋白质分类，癌症分类），手写字符识别等。二、目录什么是支持向量机？ SVM是如何工作的？推导SVM方程 SVM的优缺点用Python和R实现 1.什么是支持向量机（SVM）？支持向量机是一种有监督的

08

R语言进行支持向量机回归SVR和网格搜索超参数优化|附代码数据

最近我们被客户要求撰写关于支持向量机回归SVR的研究报告，包括一些图形和统计输出。

00

使用Python实现支持向量机算法

支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）是一种强大的机器学习算法，用于分类和回归任务。在本文中，我们将使用Python来实现一个基本的支持向量机分类器，并介绍其原理和实现过程。

01

机器学习中的有监督学习，无监督学习，半监督学习

监督学习：通过已有的一部分输入数据与输出数据之间的对应关系，生成一个函数，将输入映射到合适的输出，例如分类。非监督学习：直接对输入数据集进行建模，例如聚类。

03

R 支持向量机②

支持向量机是一个相对较新和较先进的机器学习技术，最初提出是为了解决二类分类问题，现在被广泛用于解决多类非线性分类问题和回归问题。其流行归功于两个方面，一个方面，可以输出比较准确的预测结果；另一方面，模型基于比较优雅的数学理论。 SVM旨在在多维空间找到一个能将全部样本单元分成两类的最优平面，这一平面应使两类中距离最近的点的间距最大。在间距边界上的点称为支持向量，分割的超平面位于间距中间。SVM函数通过核函数将数据投影到高维，使其在高维线性可分。

02

Netflix工程总监眼中的分类算法：深度学习优先级最低

【编者按】针对Quora上的一个老问题：不同分类算法的优势是什么？Netflix公司工程总监Xavier Amatriain近日给出新的解答，他根据奥卡姆剃刀原理依次推荐了逻辑回归、SVM、决策树集成和深度学习，并谈了他的不同认识。他并不推荐深度学习为通用的方法，这也侧面呼应了我们之前讨论的问题：深度学习能否取代其他机器学习算法。不同分类算法的优势是什么？例如有大量的训练数据集，上万的实例，超过10万的特征，我们选择哪种分类算法最好？Netflix公司工程总监Xavier Amatriain认为，应当根据

06

支持向量机（SVM）的分析及python实现「建议收藏」

(本文所有代码都是基于python3.6的，数据及源码下载：传送门 ##引言今天我们算是要来分享一个“高级”的机器学习算法了——SVM。大家自学机器学习一般都会看斯坦福的CS229讲义，初学者们大都从回归开始步入机器学习的大门。诚然回归学习起来与使用起来都很简单，但是这能达到我们的目的么？肯定不够的，要知道，我们可以做的不仅仅是回归。如果我们把机器学习算法看作是一种带斧子，剑，刀，弓，匕首等的武器，你有各种各样的工具，但你应该学会在正确的时间使用它们。打个比方，我们通常认为“回归”是一种能够有效地切割和切割数据的剑，但它不能处理高度复杂的数据。相反，“支持向量机”就像一把锋利的刀——它适用于更小的数据集(因为在大数据集上，由于SVM的优化算法问题，它的训练复杂度会很高），但它在构建模型时更加强大和有效。 ##什么是支持向量机 “支持向量机”(SVM)是一种监督机器学习算法，可用于分类或回归挑战。然而，它主要用于分类问题。在这个算法中，我们将每一个数据项作为一个点在n维空间中(其中n是你拥有的特征数)作为一个点，每一个特征值都是一个特定坐标的值。然后，我们通过查找区分这两个类的超平面来进行分类。如下图所示：

06

R语言量化交易RSI策略：使用支持向量机SVM|附代码数据

机器学习算法可用于找到最佳值来交易您的指标（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。

02

天秀之支持向量机(SVM)

支持向量机(Support Vector Machine,SVM)，在深度学习广泛应用之前，是最受欢迎的监督学习算法。其以强鲁棒性和非线性问题求解的能力倍受推崇。但是由于其发展较快，经过多次进化和改进，现阶段最成型的模型，尤其是一些规定的形式，使很多初学者很难理解它的思想。本篇有范君结合自身理解，尽力洞悉模型背后的创建过程，使学习平滑化。

03

【全网首发】机器学习该如何应用到量化投资系列（三）

有一些单纯搞计算机、数学或者物理的人会问，究竟怎么样应用 ML 在量化投资。他们能做些什么自己擅长的工作。虽然在很多平台或者自媒体有谈及有关的问题，但是不够全面和完整。从今日起，量化投资与机器学习公众号将推出一个系列【机器学习该如何应用到】。今日的推文，是编辑部人员对国内的所有券商金工团队做的机器学习的研究报告做了一个系统性的整理。希望大家有所收获。获取本推文所有研报请看文章末端系列文章（点击即可查看）机器学习该如何应用到量化投资系列（一）机器学习该如何应用到量化投资系列（二） 2010年08月1

机器学习-04-分类算法-04-支持向量机SVM

本系列是机器学习课程的系列课程，主要介绍机器学习中分类算法，本篇为分类算法与SVM算法部分。

01

机器学习实战-支持向量机原理、Python实现和可视化（分类）

支持向量机（SVM）广泛应用于模式分类和非线性回归领域。SVM算法的原始形式由Vladimir N.Vapnik和Alexey Ya提出。自从那以后，SVM已经被巨大地改变以成功地用于许多现实世界问题。

02

机器学习（八）--------支持向量机 (Support Vector Machines)

与逻辑回归和神经网络相比，支持向量机或者简称 SVM，更为强大。人们有时将支持向量机看作是大间距分类器。

02

【毕设进行时-工业大数据，数据挖掘】第一天收获

【个人看法】支持向量机的核心与决策树类似。但是还是有不同之处，现在多学习下支持向量机，后面用自己的算法也行。或者给出多个版本的话，可以作为几个方案去解释！

02

机器学习系列17：支持向量机

支持向量机（Support vector machine）是一种强大的机器学习算法，和神经网络相比，它在学习复杂的非线性方程时，能够提供更清晰和更加强大的方式。为了学习支持向量机，我们可以先从逻辑回归开始，看看如何经过小小的改动能得到支持向量机。

02

支持向量机原理讲解（一）

磐创AI 专注分享原创AI技术文章作者 | Ray 编辑 | 磐石出品 | 磐创AI技术团队【磐创AI导读】：本文详细剖析了SVM的原理与公式推导。欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。介绍支持向量机(Support Vector Machine,以下简称SVM)，作为传统机器学习的一个非常重要的分类算法，它是一种通用的前馈网络类型，最早是由Vladimir N.Vapnik 和 Alexey Ya.Chervonenkis在1963年提出，目前的版本（soft margin）是Cor

05

python实现支持向量机之非线性支持向量机和核函数（理论五）

比如说图7-7，左图中的数据是线性不可分的，利用非线性变换将其转换为右图中的数据分布，再利用线性支持向量机就可以解决了。

02

支持向量机详解

总第81篇 (本文框架) 01|概念及原理：支持向量机是一种二分类模型，它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器。说的通俗一点就是就是在特征空间里面用某条线或某块面将训练数据集分成两类，而依据的原则就是间隔最大化，这里的间隔最大化是指特征空间里面距离分离线或面最近的点到这条线或面的间隔(距离)最大。看下面的图来感受一下，SVM的目的就是要找打能把红色点和蓝色点准确分开的线或面。上图来源于链接：https://www.zhihu.com/question/210944

04

彻底搞懂机器学习SVM模型！

自从大半年前接触到SVM以来，感觉一直没怎么把SVM整明白。直到最近上的《模式识别》课程才仿佛打通了我的任督二脉，使我终于搞清楚了SVM的来龙去脉，所以写个博客作个总结。

03

机器学习作业6-支持向量机

源码实现的比较详细，欠缺的是没有画出决策边界，参考另一个大牛的代码，加上了决策边界的绘制

02

Netflix工程总监眼中的分类算法：深度学习优先级最低

【编者按】针对Quora上的一个老问题：不同分类算法的优势是什么？Netflix公司工程总监Xavier Amatriain近日给出新的解答，他根据奥卡姆剃刀原理依次推荐了逻辑回归、SVM、决策树集成和深度学习，并谈了他的不同认识。他并不推荐深度学习为通用的方法，这也侧面呼应了我们之前讨论的问题：深度学习能否取代其他机器学习算法。不同分类算法的优势是什么？例如有大量的训练数据集，上万的实例，超过10万的特征，我们选择哪种分类算法最好？Netflix公司工程总监Xavier Amatriain认为，应当根据

05

R语言︱决策树族——随机森林算法

版权声明：博主原创文章，微信公众号：素质云笔记,转载请注明来源“素质云博客”，谢谢合作！！ https://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/51308061

04

快速入门Python机器学习（13）

为两条平行，位于y两侧，与y距离相等的两条直线，我们如果可以通过一种算法把需要进行二分法的事件映射到y1上侧与y2下侧，就达到二分类目的了。

00

简单易学的机器学习算法——线性支持向量机

一、线性支持向量机的概念线性支持向量机是针对线性不可分的数据集的，这样的数据集可以通过近似可分的方法实现分类。对于这样的数据集，类似线性可分支持向量机，通过求解对应的凸二次规划问题，也同样求

06

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭