2022年4月22日
核支持向量机
摘要： 核支持向量机（SVM）是可以推广到更复杂模型的扩展，这些模型无法被输入空间的超平面定义。 SVM可以同时用于分类和回归 1、线性模型与非线性特征 线性模型在低维空间中可能非常受限，因为线和平面的灵活性有限。有一种方法可以让线性模型变得更加灵活，就是添加更多的特征（添加输入特征的交互项或多项式）。 � 阅读全文
posted @ 2022-04-22 16:24 朝南烟 阅读(212) 评论(0) 推荐(0) 编辑
body { color: #000; background-color: #e6e6e6; font-family: "Helvetica Neue",Helvetica,Verdana,Arial,sans-serif; font-size: 12px; min-height: 101%; background: url(https://images.cnblogs.com/cnblogs_com/caolanying/1841633/o_2009041…ly1geq8oc9owbj21hc0u0th5.jpg) fixed; } #home { margin: 0 auto; opacity: 0.8; width: 65%; min-width: 1080px; background-color: #fff; padding: 30px; margin-top: 50px; margin-bottom: 50px; box-shadow: 0 2px 6px rgba(100, 100, 100, 0.3); }