什麽是SVM模式？

支持向量機，SVM)是壹個二元分類模型。所謂二元分類模型，是指許多特征(自變量X)與另壹個標簽項(因變量Y)之間的分類關系。比如目前有很多特征，包括身高、年齡、學歷、收入、受教育年限等。，而因變量是吸煙與否，吸煙與否只包括兩項。那麽關於吸煙與否分類的五個特征項之間的關系的研究就叫做‘二分類模型’，但實際上標簽項的類別(因變量Y)有很多，比如某個標簽項Y就是‘菜系偏好’，中國有很多菜系，包括川菜、魯菜、粵菜、閩菜、江蘇菜、浙菜、湘菜、徽菜。

機器學習算法的常用算法有決策樹、隨機森林、貝葉斯等。，這些都很好解讀。比如決策樹是根據分界點將特征進行分類，隨機森林是多個決策樹模型，貝葉斯模型是用貝葉斯概率原理計算的。與上述不同的是，支持向量機模型利用運營規劃約束來尋找最優解，而這個最優解是壹個空間平面，通過組合特征項，可以將‘吸煙’和‘不吸煙’完全分開。找到這個空間平面是支持向量機的核心算法原理。

支持向量機的計算原理比較復雜，但是通俗的理解並不復雜。只需要知道它需要求解‘空間平面’，可以明確劃分不同類別的標簽項(因變量Y)。與其他機器學習算法類似，在支持向量機的構造步驟中，壹般需要對數據進行維度化，設置訓練數據與測試數據的比例，設置相關參數進行優化，從而在訓練數據和測試數據中取得良好的表現。

原則上，支持向量機模型如下圖所示。

SPSSAU操作如下:

上一篇:如何解綁中國農業銀行的電子賬戶？

下一篇:深圳鄭智文化傳播有限公司怎麽樣？