熱線電話：13121318867

登錄
首頁精彩閱讀數據挖掘(支持向量機)
數據挖掘(支持向量機)
2016-08-15
收藏

數據挖掘(支持向量機)

支持向量機（Support Vector Machine）是數據挖掘算法中最強壯，最準確的方法之一。它是由Cortes 和 Vapnik 于1995年首先提出來的，它能根據有限的樣本信息在 模型的復雜度和學習能力之間尋求最佳折衷。

要理解 SVM 需要一點數學知識，我們先來看看 二維空間的 分類，由圖可知，C1 和 C2 兩個類可以由一條線一分為二，如果是三維 就應該是一個面了，我們放開維數不管，這樣一個劃分的分類器叫做“超平面”hyper-plane



我們記這個二維超平面  g（x）= w * x + b 因此，當我們在 C1 類中的點 x1，它的 g（x1） > 0，因此被分到了 C1，而在 C2 類中的點 x2，g（x2）< 0，因此被分到了 C2。是不是很簡單。
注意，當我們的維數增加上去的時候，我們會發現，其實 w 表示的是權重向量，b 表示的是最優超平面偏移。當我們對文本分類的時候，一個實例一般由一組屬性和一個標記 如 Di = （xi，yi），就可以知道該點到 超平面的 距離 r 也就是 r = g（x1）/ || w || 。
其中 w = （w1，w2，...，wm） cda數據分析師協會


CDA數據分析師考試相關入口一覽（建議收藏）：

? 想報名CDA認證考試，點擊>>>   “CDA報名” 了解CDA考試詳情；

? 想學習CDA考試教材，點擊>>> “CDA教材” 了解CDA考試詳情；

? 想加入CDA考試題庫，點擊>>> “CDA題庫” 了解CDA考試詳情；

? 想了解CDA考試含金量，點擊>>> “CDA含金量” 了解CDA考試詳情；

支持向量機 數據挖掘 SVM 文本分類 數據分析

數據分析咨詢請掃描二維碼

若不方便掃碼，搜微信號：CDAshujufenxi

上一篇回歸系列（一）| 怎樣正確地理解線性回歸
下一篇2020美國總統競選大戲開鑼，川普當選的奇跡會再發生嗎？
數據分析師考試動態
CDA報考指南
數據分析學習
數據分析師資訊
更多

CDA教育閉環

常見問題

關于我們

CDA數據分析師公眾號

  • CDA數據分析師公眾號

CDA考試中心小程序

  • CDA考試中心服務號

CDA數據分析師App下載

  • CDA數據分析師App下載
Copyright © 2015-2021, www.ruiqisteel.com All Rights Reserved. CDA數據分析師(北京國富如荷網絡科技有限公司) 版權所有 京ICP備11001960號-9 京公網安備 11010802034615號 經營許可證編號：京B2-20210330
聯系電話：13321103290 (微信同號)

OK
客服在線
立即咨詢
日韩人妻系列无码专区视频,先锋高清无码,无码免费视欧非,国精产品一区一区三区无码
客服在線
立即咨詢