为什么使用支持向量机?

我对支持向量机(SVM)有一些问题:1- 为什么要使用 SVM?换句话说,是什么原因导致它的出现?2- 截至2017年的最新进展3- 他们做出了哪些改进


回答:

SVM的表现非常好。在许多应用中,它们仍然是最佳性能的算法之一。

我们在线性SVM方面取得了一些进展,它们的训练速度比核SVM快得多。

阅读更多文献。在这种问答格式中不要期待一个详尽的答案。请展示你更多的努力。

Related Posts

使用LSTM在Python中预测未来值

这段代码可以预测指定股票的当前日期之前的值,但不能预测…

如何在gensim的word2vec模型中查找双词组的相似性

我有一个word2vec模型,假设我使用的是googl…

dask_xgboost.predict 可以工作但无法显示 – 数据必须是一维的

我试图使用 XGBoost 创建模型。 看起来我成功地…

ML Tuning – Cross Validation in Spark

我在https://spark.apache.org/…

如何在React JS中使用fetch从REST API获取预测

我正在开发一个应用程序,其中Flask REST AP…

如何分析ML.NET中多类分类预测得分数组?

我在ML.NET中创建了一个多类分类项目。该项目可以对…

发表回复

您的邮箱地址不会被公开。 必填项已用 * 标注