sklearn自学指南(part22)--支持向量机的分类与回归

学习笔记，仅供参考，有错必纠

文章目录

支持向量机
- 分类
- - 多分类问题
  - 分数和概率
  - 不平衡的问题
- 回归
- 密度估计，新颖性检测
- 复杂性

支持向量机

支持向量机（SVM）是一组用于分类、回归和异常检测的有监督学习方法。

支持向量机的优点是：

在高维空间有效。
在特征数大于样品数的情况下仍然有效。
在决策函数中使用训练点的子集（称为支持向量），因此它也是内存有效的。
通用：可以为决策函数指定不同的内核函数。提供了通用内核，但也可以指定自定义内核。

支持向量机的缺点包括：

如果特征个数远大于样本个数，在选择核函数时要避免过拟合，正则化项是关键。
支持向量机不直接提供概率估计，这些估计是使用昂贵的五倍交叉验证计算的（见下面的分数和

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