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2023 鐵人賽
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2023 iThome 鐵人賽
DAY
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AI & Data
什麼演算法?一起來學機器學習!
系列 第
16
篇
Day16-SVM (Support Vector Machine) / SVR (Support Vector Regression)
15th鐵人賽
機器學習
machine learning
學習筆記
svm
yao021019
團隊
好想放假大學
2023-10-01 09:37:30
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SVM (Support Vector Machine)
若資料為非線性,將資料映射到高維空間中(用kernel function)
找一超平面將資料分開,使資料到超平面的距離最遠
SVR (Support Vector Regression)
跟SVM類似
可以自己定義一個精度,精度範圍內的點不計算損失
最小化超平面與精度外的點的距離
如果原始資料是非線性的,一樣可以用kernel function將數據映射到高維空間中
優缺點
優點
可處理樣本數少的情況
可處理非線性問題
缺點
資源消耗較多
不適用樣本數多的情況
參考資料
https://reurl.cc/v6kpdj
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