机器学习中的不平衡分类方法(part6)--支持向量机

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支持向量机
- 支持向量机原理
- - 超平面与几何间隔最大化
  - 核函数的引入

支持向量机

支持向量机(Support Vector Machine, SVM)是Cortes和Vapnik提出的，它是一种基于结构风险最小化的学习机，在解决分类问题上有出色的效果广泛应用在文本分类、手写数字识别、信号处理通讯等领域。

支持向量机原理

支持向量机根据有限的样本信息在模型的复杂性和学习泛化能力之间寻求一种最佳的折衷方式，即最大限度地拟合原有的数据集，同时又保持对未知样本的预测分类能力。

支持向量机理论基础决定了最终求得的是全局最优解，而不是局部最优解，模型的目标函数限定条件为凸函数，即具备求解全局最优解的条件，这样就保证了对未知样本良好的泛化能力。

支持向量机可以分析数据，识别模式，用于分类及回归分析。支持向量机是建立在统计学习理论的VC维理论和结构风险最小原理<

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