[分类算法] ：SVM支持向量机

Support vector machines 支持向量机，简称SVM

  • 分类算法的目的是学会一个分类函数或者分类模型（分类器），能够把数据库中的数据项映射给定类别中的某一个，从而可以预测未知类别。
  • SVM是一种监督式学习的方法。
  • 支持向量：支持或支撑平面上把两类类别划分开来的超平面的向量点
  • 机：就是算法，机器学习常把一些算法看作是一个机器
  • 超平面：

n维空间中, 满足n元一次方程a1x1+a2x2+...+anxn=b的点(x1,x2,...,xn)的全体就叫空间的一张超平面（即广义平面）。

具体到2维空间，就是一条直线，3维空间，就是一个平面。

时间： 2024-11-09 01:52:28

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参考资料:http://www.cppblog.com/sunrise/archive/2012/08/06/186474.html                   http://blog.csdn.net/sunanger_wang/article/details/7887218 我的数据挖掘算法代码:https://github.com/linyiqun/DataMiningAlgorithm 介绍 svm(support vector machine)是一种用来进行模式识别,模式分类的

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