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支持向量机(SVM)方法
汇报人:方旭
2020.8.1
2020/8/2
01机器学习主要研究领域
录/CONTENTS
02典型算法:支持向量机
03支持向量机分类器的思想
04数据挖掘论文基本范式
01机器学习主要研究领域
录/0
02典型算法:支持向量机
03支持向量机分类器的思想
04数据挖掘论文基本范式
机器学习主要研究领城
研究领域
归
√如给定一组房价与房屋面积的数据集,通过训练得到一个回归函数,从而
预测新的给定的数据集特征(如房屋面积)时对应的具体参数值
fittness
2020/8/2
机器学习主要研究领城
研究领域
口分类
√给定一组数据集的特征值及对应的标签训练,得出一个分类方法,从而再
输入新的数据集特征值时可以得出该数据对应的标签。如对于男人和女人
的身高和头发分别
2020/8/2
机器学习主要研究领域
研究领域
口聚类
√聚类是将数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程,所以同一个簇中的
对象有很大的相似性,而不同簇间的对象有很大的相异性。
√比如谷歌新闻后台算法会将每天不同的新闻按照其出现的关键字划分为不
同类别的主题,方便用户通过关键词有哪些信誉好的足球投注网站到他们想要的信息。
迎
原始数据
p:/10.聚类后
2020/8/2
机器学习主要研究领城
研究领域
口分类和聚类的区别
√对于分类来说,在给定一个数据集,我们是事先已知这个数据集是有多少
个种类的。比如一个班级要进行性别分类,我们就下意识清楚分为“男
生
“女生”两个类;该班又转入一个同学A,“男ta”就被分入“男
生”类
√而对于聚类来说,给定一个数据集,我们初始并不知道这个数据集包含多
少类,我们需要做的就是将该数据集依照某个“指标”,将相似指标的数
据归纳在一起,形成不同的类
√分类是一个后续的过程,已知标签数据,再将测试样本分入同标签数据集
聚类是不知道标签,将“相似指标”的数据强行“撸”在一起,形成
各个类
√聚类与分类的不同在于,聚类所要求划分的类是未知的
2020/8/2
机器学习主要研究领城
常用的算法
√决策树
随机森林算法
逻辑回归
支持向量机(SWM
√朴素贝叶斯
最近邻算法
√K均值算法
√Adaboost算法
√神经网络
2020/8/2
01机器学习主要研究领域
录/02
02典型算法:支持向量机
03支持向量机分类器的思想
04数据挖掘论文基本范式
、典型算法:支持向量机
支持向量机(SupportvectorMachine)
支持向量机,因其英文名为SupportVectorMachine,故一般简称swM,通
俗来讲,它是一种二类分类模型
其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器,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
2020/8/2
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