摘要：
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）线性可分支持向量机（也称硬间隔支持向量机）：当训练数据线性可分是，通过硬间隔最大化，学得一个线性可分支持向 阅读全文
摘要：
1、评估标准 1）经验误差 ：训练集上产生的误差 2）泛化误差：对新样本进行预测产生的误差 3）过拟合：经验误差很小甚至为零，泛化误差很大（模型训练的很复杂，几乎涵盖了训练集中所有的样本点） 4）欠拟合：与过拟合相反 一般模型的泛化误差越小越好 2、评估方法 1）留出法：采用分层采样的方式留出验证集 阅读全文