支持向量机 Support Vector Machines
线性分类
在原始空间做一个映射,在新的空间中进行分类(线性分类器,分类的时候保持margin最大)
- Margin
间隔:能够偏离的距离
值越大,容错能力越强
求解:2/|w| - Support Vector
正好卡住分界面的点 - 两者关系
Support Vector决定移动的范围,范围的大小叫做Margin - 目标
- 把样本分对
- 使Margin最大
- 把样本分对
- 例子
- Soft Margin
放宽约束条件(处理噪点)
非线性分类
- Feature Space
映射后的空间 ,转变问题 - Kernel Trick
低维映射到高维(高维空间中容易分类),而高维空间中的操作等同于低维空间中的操作(高维空间操作复杂) - String Kernel
文本内容处理
实例:
资源
来源:CSDN
作者:广慕君
链接:https://blog.csdn.net/qq_37054356/article/details/103653208