支持向量机使用核技巧将数据转换为更高的维度，然后尝试在可能的输出之间找到最佳 电话数据 超平面。 在支持向量机算法中使用线性分类器来解决非线性问题的核分析数据的方法被称为“核技巧”。 核用于统计和数学，但它最广泛也最常用于支持向量机。 支持向量机的应用 支持向量机 支持向量机的应用源码-monkey learn 支持向量机算法及其示例的使用在许多结合了分离和区分的技术中使用。 它的实际应用范围从图像分类到人脸检测、手写识别甚至生物信息学。 它允许对归纳模型和传导模型进行分类和归类。支持向量机算法利用训练数据将不同类型的文档分为不同的类别。 它所做的分离是基于算法生成的数据和分数，然后与提供的初始值进行比较和对比。 SVM（支持向量机）算法的工作原理 它不仅可以帮助并提供丰富的预测，还可以分别减少和消除冗余信息的总量和过量信息。 这些机器算法获得的结果本质上是通用的，可以用来比较从其他方法和途径获得的数据。 在现实世界的应用程序中，理解和找到准确的类是相当困难的，并且是一个非常耗时的过程。 这是因为该算法所处理的数据有数百万。如此大量的数据使得寻找完美的课程成为一项繁琐的任务。 为了帮助解决这个问题，它的分类器有“调整参数”。这些调整参数是“正则化参数”和“伽玛”。
通过调整和改变这两个参数，我们可以在更短的时间内获得更高水平的非线性分类准确度。 通过微调上述参数和其他一些参数，我们可以提高准确度。 了解支持向量机及其应用 支持向量 支持向量机算法的参数调整 1. 正则化 正则化参数在 python 的 sklearn 库中通常被称为 C 参数，它命令支持向量机确定它想要避免的每个训练数据的最佳误分类量。 这样的支持向量机的例子是，当C参数使用较大的数字时，如果成功地将所有训练数据点正确分离和分类，优化将自动选择较小的超平面边缘。 或者，对于非常小的值，它将导致算法寻找由超平面分隔的更大边距，即使超平面可能对某些数据点进行错误分类。 2.伽玛 该调整参数重申了对单个训练数据示例的影响长度。较低的值表示“远”，较高的数据值表示“接近”超平面。 在计算分离线时考虑远离合理超平面分离线的低伽玛数据点。 另一方面，高伽玛指的是靠近假设的超平面线的点，在计算超平面分离线时也被考虑在内。 3. 保证金 最后但并非最不重要的参数是边距。它也是调整的重要参数，并且是支持向量机分类器的重要特征。