机器学习原理、算法与应用课件第五章支持向量机算法.pptx

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机器学习原理、算法与应用

第五章：支持向量机算法

目录5.1支持向量机概述5.2支持向量机解决分类问题5.3支持向量机解决回归问题5.4支持向量机编程框架5.5支持向量机应用机器学习原理、算法与应用-支持向量机算法2

本章的重点、难点和需要掌握的内容掌握支持向量机的原理。掌握线性支持向量机原理。掌握非线性支持向量机原理，熟悉线性数据与线性对应关系。了解支持向量机算法解决多分类问题的方法。了解支持向量机的应用场景。机器学习原理、算法与应用-支持向量机算法3

支持向量机概述支持向量机（SVM）简介SVM是一种经典的监督学习方法。可有效处理线性与非线性分类问题。应用于分类、回归、异常检测等

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