支持向量机，英文为Support Vector Machine，简称SV机（论文中一般简称SVM）。它是一 种监督式学习的方法，它广泛的应用于统计分类以及回归分析中。
2020-01-28 16:01
支持向量机(Support Vector Machine: SVM)是一种非常有用的监督式机器学习算法
2018-04-02 08:52
支持向量机结合了感知机和logistic回归分类思想，假设训练样本点(xi,yi)到超平面H的几何间隔为γ(γ>0)，由上节定义可知，几何间隔是点到超平面最短的距离，如下图的红色直线：
2018-11-23 08:58
支持向量机(Support Vector Machine: SVM)是一种非常有用的监督式机器学习算法
2018-04-02 08:49
根据机器学习相关介绍(9)——支持向量机(线性不可分情况)，通过引入松弛变量δi将支持向量机推广至解决非线性可分训练样本分类的方式不能解决所有非线性可分训练样本的分类问
2023-05-16 11:20
本文将首先简要概述支持向量机及其训练和推理方程，然后将其转换为代码以开发支持向量机模型。
2023-11-09 14:24
OneForAll 收集能力强大、支持子域爆破、支持子域验证、支持子域爬
2022-10-25 14:50
如果需要测量机器人多个矢量轴的力或扭矩，我们推荐使用“多分量传感器”：与安装多个传感器相比，多分量传感器节省了大量的空间和安装工作。选择合适的多分量传感器时，考虑“串扰”尤为重要。
2018-05-15 11:51
支持向量机的目标是拟合获得最大边缘的超平面(两个类中最近点的距离)。可以直观地表明，这样的超平面(A)比没有最大化边际的超平面(B)具有更好的泛化特性和对噪声的鲁棒性。
2023-12-07 09:33
