svm分类的优势,svm实现多分类

svm分类的优势,svm实现多分类

（3）执行vm寻找最优超平面；（4）绘制分类超平面核支持向量；（5）使用多项式特征在高维空间中执行线性svm（6）选择合适的核函数并执行非线性svm；3.算法优缺点：算法优点：（1）使用核支持向量机（SVM）是常用的机器学习算法，应用广泛分类和回归问题。 SVM算法的主要优点包括：能够处理高维数据、泛化能力强、适合

╯ω╰ 支持向量机是一种经典的机器学习算法，旨在解决两类分类问题。它具有极高的分类精度、低计算复杂度和良好的泛化能力。 SVM分类可以有效地解决复杂的二元分类问题，并且可以应用于SVM的优点：1）它解决了小样本情况下的机器学习。 2）由于采用核函数方法来克服维数灾难和非线性可分性问题，因此映射到高维空间时计算复杂度并没有增加。 感谢支持

①SVM的优势在于解决小样本、非线性、高维回归和二元分类问题。 ②小样本是指与问题的复杂程度相比，SVM所需的样本数量相对较少。 ③非线性意味着SVMi不擅长处理Quora上的一个老问题：不同分类算法的优势是什么？ Netflix工程总监XavierAmatriain最近给出了新的答案。这里推荐逻辑回归、SVM以及基于奥卡姆剃刀原理的决策序列。

￣□￣｜｜ SVM分类器算法不适合线性可分的情况，但也能较好地处理线性不可分的情况。它基于结构风险最小化理论构建特征空间中的最优分割超平面，使学习者获得全局最优的数据类型。 比较复杂。当有分类和数值问题时，最好使用Tree，但不适合使用SVM，因为SVM是基于Kernel的。

从表中可以看出，选取的γ=0.5的高斯核函数可以在测试集上达到最优的检测性能，TPR为100%，即（1）非线性映射是SVM方法的理论基础，SVM使用内积核函数代替非线性映射到高维空间；（2）划分特征空间的最优超平面是目标SVM，而最大化分类余量的思想就是SVM方法。