机器学习(MachineLearning)，作为计算机科学的子领域，是人工智能领域的重要分支和实现方式。

支持向量机在深度学习技术出现之前，使用高斯核的支持向量机在很多分类问题上取得了很好的结果，支持向量机不仅用于分类，还可以用于回归问题。它具有泛化性能好，适合小样...

在很久以前的情人节，一位大侠要去救他的爱人，但魔鬼需要大侠先攻克他设置的防线，于是和他玩了一个游戏game。

机器学习中，支持向量机（SVM）是一种经典的分类算法，它的优势在于高效的性能与良好的泛化能力。简而言之，SVM就像一个能精准“分割”不同类别的高手，它通过找到一...

图中深蓝色线便是决策边界，也称分离超平面；两条虚线之间宽度叫做间隔 (margin)。支持向量机的优化目标为——间隔最大化。

数据变得越来越重要，其核心应用“预测”也成为互联网行业以及产业变革的重要力量。近年来网络 P2P借贷发展形势迅猛，一方面普通用户可以更加灵活、便快捷地获得中小额...

世界卫生组织估计全世界每年有 1200 万人死于心脏病。在美国和其他发达国家，一半的死亡是由于心血管疾病。

【数之道】支持向量机SVM是什么，八分钟直觉理解其本质_哔哩哔哩_bilibili

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从图中我们可以发现，这组特定的权值W效果并不好，给了猫一个非常低的得分。我们将用损失函数(有时也称为成本函数或目标函数)来衡量我们对结果的不满意程度。直观地...

支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是机器学习中的经典算法，以其强大的分类和回归能力在众多领域得到了广泛应用。SVM通过找到最优...

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。

支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一种强大的机器学习算法，主要用于解决二分类问题。

面部识别是一个经常讨论的计算机科学话题，并且由于计算机处理能力的指数级增长而成为人们高度关注的话题。面部识别在机器人、生物安全和汽车工业等许多领域都有广泛的应用...

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。

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...

（3）通过鸢尾花的花萼（sepal）和花瓣（petal）的长和宽，建立SVM分类器来判断样本属于山鸢尾（Iris Setosa）、变色鸢尾（Iris Versi...

简单介绍一下SVM分类的思想，我们看下面这张图，两种分类都很不错，但是我们可以注意到第二种的决策边界与实例更远（它们之间的距离比较宽），而SVM分类就是一种寻找...

支持向量机可以简单地使用Scikit-learn库中的sklearn.svm.SVC类执行。可以通过修改核参数来选择核函数。总共有五种方法可用:

大数据时代的来临，为创新资助工作方式提供了新的理念和技术支持，也为高校利用大数据推进快速、便捷、高效精准资助工作带来了新的机遇（点击文末“阅读原文”获取完整代码...