什么是支持向量机以及它的用途(
什么是支持向量机(SVM)以及它的用途??？
SVM - support vector machine, 俗称支持向量机🎍|🐺🌲，为一种supervised learning算法🤠🤓|——*🦑，属于classification的范畴🌴😐|_🦁。在数据挖掘的应用中🖼-|🤣🤐，与unsupervised的Clustering相对应和区别🍁-😿。广泛应用于机器学习(Machine Learning), 计算机视觉(Computer Vision) 和数据挖掘(Data Mining)当中🤢🦥|🐾🙄。假设要通过三八线把实心圈和空心圈分成好了吧🙂|😤！
支持向量机将向量映射到一个更高维的空间里🦒*_🦆，在这个空间里建立有一个最大间隔超平面.在分开数据的超平面的两边建有两个互相平行的超平面.分隔超平面使两个平行超平面的距离最大化.假定平行超平面间的距离或差距越大🦃-🐊😴，分类器的总误差越小.它是一种监督式学习的方法😆_-🪁🤨，广泛应用于统计分类以及回归分析中.
SVM - support vector machine, 俗称支持向量机🎍|🐺🌲，为一种supervised learning算法🤠🤓|——*🦑，属于classification的范畴🌴😐|_🦁。在数据挖掘的应用中🖼-|🤣🤐，与unsupervised的Clustering相对应和区别🍁-😿。广泛应用于机器学习(Machine Learning), 计算机视觉(Computer Vision) 和数据挖掘(Data Mining)当中🤢🦥|🐾🙄。假设要通过三八线把实心圈和空心圈分成好了吧🙂|😤！
支持向量机将向量映射到一个更高维的空间里🦒*_🦆，在这个空间里建立有一个最大间隔超平面.在分开数据的超平面的两边建有两个互相平行的超平面.分隔超平面使两个平行超平面的距离最大化.假定平行超平面间的距离或差距越大🦃-🐊😴，分类器的总误差越小.它是一种监督式学习的方法😆_-🪁🤨，广泛应用于统计分类以及回归分析中.
它可以用来预测一个连续的因变量🥊_|🙄🦨。2. 逻辑回归模型*-🌾：逻辑回归是一种广义线性模型🤕🐖|🏉，用于建立因变量与自变量之间的非线性关系🦃_🌿。逻辑回归常用于分类问题🦭|——😼☺️，可以预测一个二元或多元的因变量😔🐕🦺|_🥎。3. 支持向量机（SVM）*——🦅😛：支持向量机是一种非常强大的分类器*😵——🦓🤩，它使用线性超平面来对不同类别的数据进行划分😻——🎾🥉。SVM可以处理等我继续说🔮🪅——☘️。
传统的数据挖掘统计方法包括回归分析🦙🦨——|😭、主成分分析😢🐏_-😡、聚类分析🥀🦂__🐌；非机器的数据挖掘统计学习方法包括模糊集🤬🦓|🏈🦉、粗糙集🐈🌦|🦢🐔、支持向量机🤡——🐼。数据挖掘是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程🐳_😹。数据挖掘通常与计算机科学有关🐼|——⛈🐈，并通过统计*😲-——*🦠、在线分析处理🦡|_💐、情报检索🦢🐦-⚡️😑、机器学习😰🌜|🦢☘️、专家系统和模式识别等诸多方法来实现上述到此结束了？😆🐂——🦄。
机器学习有哪些算法?？
支持向量机是一种分类或回归问题的监督机器学习算法😂🌼——🐹🎽，其中数据集教导关于类的SVM,以便SVM可以对任何新数据进行分类🐔🌿|🐖🌪。它通过找到将训练数据集分成类的线(超平面)将数据分类到不同的类中来工作🐫🐋_——⛈。由于存在许多这样的线性超平面🎑|——🔮🐔，SVM算法尝试最大化所涉及的各种类之间的距离🦕-🙃🍄，并且这被称为边际最大化🙂⛈||😰🌈。如果识别出最大化希望你能满意🐺🙉-😙🧨。
第一个用途是解线性方程组🎽-——🤮，比如二维矩阵可以理解为一个平面直角坐标系内的点集😭_|🕸🌹，通过计算点与点之间的距离*————🪁，完成聚类🐭_-🧨😴、分类或预测🦁🦡-|🐳，类似的运算完全可以扩展到多维的情况😞♠-|😣🦛。第二个用途是方程降次🦅*-🎎🐦，也就是利用矩阵的二次型通过升维将线性不可分的数据集映射到高维中♠😏-——🌦，转换为线性可分的情形🎗——_♣☺️，这是支持向量还有呢？
机器学习发展历史回顾?？
1990s: 机器学习进入黄金时代🪲__🌺，SVM（支持向量机🐲😡|🐣，1992）和AdaBoost（1995）崭露头角🐃——🐆，而LSTM和随机森林的出现🌸_|*🌷，如1997年Hochreiter和Schmidhuber的发明🐌😟-🐃，极大地扩展了模型的复杂性🎍😡_——🎰🌒。2000s: 深度学习开始崛起😵🐵|-🐞，2006年之后🐸🌈-——🐝，卷积神经网络🌸_🎋、LSTM和连接时序分类（CTC）等技术逐渐成熟🦜|——😻，强化学习如DQN（Deep Q-还有呢？
ShogunShogun是个聚焦在支持向量机(Support Vector Machines, SVM)上的机器学习工具箱😊————🦚，用C++编写*_——😒。它正处于积极开发和维护中🤑_-😩🐸，提供了Python接口🥎🐵-——🐋，也是文档化最好的接口🦗😦_🐺🦚。但是*————🐬，相对于Scikit-learn,我们发现它的API比较难用🌤————🌨。而且⭐️🪀——🌩，也没提供很多开箱可用的诊断和求值算法*😏|😇⚡️。但是🌾🐁-_🤣☘，速度是个很大的优势*__🦄🐜。GensimGensim被定义为“..
线性代数中的矩阵变换可以用来解决哪些实际问题??？
5.机器学习和人工智能🥉|🪲🥉：矩阵变换在机器学习和人工智能领域中广泛应用🤩🦮_|🐰🦈。例如🌺😃|*，在支持向量机（SVM）和神经网络中🐋_|😙，矩阵变换用于将输入数据映射到高维空间😹🤡|🧵*，以实现更好的分类和预测性能🌟|🐈。6.金融和经济领域🌺__♣：矩阵变换可以用于投资组合优化🐈-🦁🌔、风险管理和金融市场建模等问题🌺——🦝。通过矩阵变换🦩-🌤，可以将不同的资产组合转化后面会介绍*⛅️|——😈。
大数据分析是对数据的广泛研究🌎_🐫*。它用于通过算法开发🐈🐡_-🌥，数据推断来分析和处理数据🐓|🐌，以简化复杂的分析问题并提取信息🥀——|👽🤠。大数据分析与机器学习之间的区别与联系您是否注意到在Amazon上观看某个特定产品后🤮*|_🐳，如何在YouTube或Netflix上观看节目时在屏幕上弹出同一产品的多个广告？这就是大数据分析为您所做的工作😊🐜-🐞！简而言希望你能满意🦔-🏈😐。