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更新時間：2024.12.22
svm通俗易懂的理解

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（一） SVM的八股簡介 支持向量機(jī) (Support Vector Machine) 是 Cortes 和 Vapnik 于 1995年首先提出 的，它在解決小樣本、 非線性及高維模式識別中表現(xiàn)出許多特有的優(yōu)勢， 并能夠 推廣應(yīng)用到函數(shù)擬合等其他機(jī)器學(xué)習(xí)問題中。 支持向量機(jī)方法是建立在統(tǒng)計學(xué)習(xí) 理論的 VC 維理論和結(jié)構(gòu)風(fēng)險最小原理基礎(chǔ)上的， 根據(jù)有限的樣本信息在模型的 復(fù)雜性（即對特定訓(xùn)練樣本的學(xué)習(xí)精度， Accuracy）和學(xué)習(xí)能力（即無錯誤地識 別任意樣本的能力） 之間尋求最佳折衷， 以期獲得最好的推廣能力 （或稱泛化能 力）。 以上是經(jīng)常被有關(guān) SVM 的學(xué)術(shù)文獻(xiàn)引用的介紹，有點(diǎn)八股，我來逐一分解并解 釋一下。 Vapnik 是統(tǒng)計機(jī)器學(xué)習(xí)的大牛，這想必都不用說，他出版的《 Statistical Learning Theory 》是一本完整闡述統(tǒng)計機(jī)器學(xué)習(xí)思想的名著。在該書中

聚氨酯基礎(chǔ)知識(通俗版)

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