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为什么使用支持向量机?

libsvm data-mining svm machine-learning

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Abdelghani Info · 技术社区 · 7 年前

我有一些关于 支持向量机 : 1-为什么使用支持向量机?或者换句话说,是什么导致它出现? 2-最新技术( 2017 ) 3-什么 改进措施 他们做了吗?

2 回复 | 直到 7 年前

Has QUIT--Anony-Mousse 7 年前

支持向量机工作得很好。在许多应用中,它们仍然是性能最好的算法之一。

我们已经看到了一些进展,尤其是在线性支持向量机方面,它可以比内核支持向量机训练得更快。

阅读更多文献。不要期望在这种QA格式中得到详尽的答案。代表你付出更多努力。

Prospero 5 年前

支持向量机最常用于有标记数据可用(监督学习)的分类问题,并可用于有限数据的建模。对于未标记数据的问题(无监督学习),支持向量聚类是一种常用的算法。由于决策边界不会重叠,支持向量机在二值分类问题上的表现更好。你的第二个和第三个问题很模糊(需要做很多工作!),但我只想说,支持向量机在医学数据科学中具有广泛的适用性。这里有一个链接,可以了解更多信息: Applications of Support Vector Machine (SVM) Learning in Cancer Genomics

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