非线性支持向量机的优点(
svm是一种典型的什么模型?？
支持向量机的优点和缺点🐂-🥀：1🤩——_💐😪、由于SVM是一个凸优化问题🎐__🎣😊，所以求得的解一定是全局最优而不是局部最优🌖🏈|🤿🤨。2🎟-|🐏😾、不仅适用于线性线性问题还适用于非线性问题(用核技巧)🌳🍀|_🐔。3😡_☺️😽、拥有高维样本空间的数据也能用SVM😖——_🐊，这是因为数据集的复杂度只取决于支持向量而不是数据集的维度🌥🎎——_🍀，这在某种意义上避免了“维数灾难”😳🐲|_🐓🐐。4是什么🤩|*。
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等我继续说🐀-——🐀🦌。
支持向量机的优点和缺点🐂-🥀：1🤩——_💐😪、由于SVM是一个凸优化问题🎐__🎣😊，所以求得的解一定是全局最优而不是局部最优🌖🏈|🤿🤨。2🎟-|🐏😾、不仅适用于线性线性问题还适用于非线性问题(用核技巧)🌳🍀|_🐔。3😡_☺️😽、拥有高维样本空间的数据也能用SVM😖——_🐊，这是因为数据集的复杂度只取决于支持向量而不是数据集的维度🌥🎎——_🍀，这在某种意义上避免了“维数灾难”😳🐲|_🐓🐐。4是什么🤩|*。
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等我继续说🐀-——🐀🦌。
SVM算法是一种学习机制🎎*——-🐋🕊，是由Vapnik提出的旨在改善传统神经网络学习方法的理论弱点🐗_🐵🌑，最先从最优分类面问题提出了支持向量机网络☹️🦎-🐓。SVM学习算法根据有限的样本信息在模型的复杂性和学习能力之间寻求最佳折中🤮🐔_🐹🤫，以期获得最好的泛化能力😬|-🐟。SVM在形式上类似于多层前向网络🌎__♥🐁，而且已被应用于模式识别🥏_🐒*、回归分析🤥😁——😤🦊、数据挖掘有帮助请点赞🤿😈-🐬🦟。
SVM的优点🤢——-😚：1）解决了小样本情况下的机器学习🤑😌_|*☺️。2）由于使用核函数方法克服了维数灾难和非线性可分的问题🦗☀️_🐓🌳，所以向高维空间映射时没有增加计算的复杂度🐹||😰。（由于支持向量机算法的最终决策函数只由少数的支持向量所确定🐚🦄-🐳😳，所以计算的复杂性取决于支持向量的数目🐹🍀——🎊，而不是整个样本空间的维数）🐣😸||*🧐。SVM的缺点🌝_——😄🤬：1）支到此结束了？🐏🦕|🤑🦔。
svm是什么?？
1.线性回归一种用于预测连续输出的算法😯_|🐩😨，它通过拟合一条直线来找到输入和输出之间的关系🪡-——🦋。2.逻辑回归一种用于预测离散输出的算法🐬🤪——-🐟，它通过拟合一个S形曲线来找到输入和输出之间的关系🐝🐵-🦫😱。3.支持向量机（SVM）一种用于分类的算法🦏-🎯🐅，它可以将线性可分数据集分隔开并找到最优决策边界🦊🤓——_🌕*。4.决策树一种用于后面会介绍🎨😔-😯🏓。
支持向量机是一类按监督学习方式对数据进行二元分类的广义线性分类器🧿-🧩🧧，它的目的是寻找一个超平面来对样本进行分割🐓——🙄，分割的原则是间隔最大化,最终转化为一个凸二次规划问题来求解🎀|🙊😕。优点🍂🦤-🎖🕊： 1.有严格的数学理论支持🧵——|⛸，可解释性强2.能找出对任务至关重要的关键样本(即支持向量) 3.采用核技巧后🐱--🀄，可以处理有帮助请点赞🦠_😹🥌。
svms 和 random forests是什么算法?？
支持向量机(SVM🐓——_🏈，support vector machine)是Vapnik Cortes & Vapnik 1995 年首先提出来的😤_🎃🎭，是近年来机器学习研究的一项重大成果😮🥊_🐸。支持向量机的基本思想是🥅_😫😶，寻找一个最优超平面使它的分类间隙最大⛈——|🐡🪲，对线性问题即寻找最优分类线🐆🌲--🙈，对非线性问题🎍😙-🦍，则通过一个选定的变换函数将输入的特征向量由低维的好了吧🦖🌲__🌼！
支持向量机(support vector machine),故一般简称SVM,通俗来讲🎊😇——_🎿🦅，它是一种二分类模型⛈——🤔，其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器🦢🌷——🎍，这族分类器的特点是他们能够同时最小化经验误差与最大化几何边缘区🦅🐃——|🌼🌿，因此支持向量机也被称为最大边缘区分类器🪁_🐒🎍。其学习策略便是间隔最大化🐒🐆|🐚🦅，最终可转化为一个凸二次规划问题的求解是什么😨🐑_🐫🥌。
离散型题目常用的模型有哪些??？
1.通过递归地将数据集划分为不同的子集🎯——_🦇，从而构建出一棵完整的决策树🕷🦍-——🦣🐘。决策树模型可以用于分类和回归问题🦈😍_🦚🎍，具有易于理解和解释的优点🦘🐁|——🦠🐖。2.支持向量机模型😊🌱_🌴🐰：支持向量机是一种二分类模型😊👽|-🐆🧩，它的基本思想是找到一个最优的超平面🐨——-*🌕，使得两个类别之间的间隔最大😽_👹。支持向量机模型可以用于非线性可分问题🌾😢-🎁，具有较高好了吧♥🎖_😛🐔！
支持向量机算法是一种基于最大间隔分类的监督分类算法🦃_😞，其基本思想是将数据映射到高维空间中🥉🎄——🪀，通过寻找最优的超平面来进行分类😏——🦗。支持向量机算法的优点是对噪声和非线性数据具有较好的鲁棒性🐅🐁-🐈⬛，但是需要对参数进行调整🧩🎄|🦈，并且计算量较大😌——_🦣。朴素贝叶斯算法朴素贝叶斯算法是一种基于贝叶斯定理的监督分类算法🐊|🐘，其基本说完了🙄||😽🦘。