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DAY 16
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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
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SVM (Support Vector Machine)

https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20231001/20163280OJwmi3NJuM.png

  1. 若資料為非線性，將資料映射到高維空間中(用kernel function)
  2. 找一超平面將資料分開，使資料到超平面的距離最遠
    https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20231001/20163280DNB64f1Wj8.png

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


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系列文
什麼演算法?一起來學機器學習! 共 30 篇
  1. 26
    # Day26-Single Shot MultiBox Detector (SSD) part1
  2. 27
    # Day27-Single Shot MultiBox Detector (SSD) part2
  3. 28
    Day28-Single Shot MultiBox Detector (SSD) part3
  4. 29
    Day29-混淆矩陣(confusion matrix)
  5. 30
    Day30-完賽啦！對於這次鐵人賽，我有話要說
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