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ML - 支援向量機 Support Vector Machine

在機器學習中，支援向量機（英語：support vector machine，常簡稱為SVM，又名支援向量網路[1]）是在分類與迴歸分析中分析資料的監督式學習模型與相關的學習演算法

支持向量機則是一種利用最適化（Optimization）概念在模型的精確度以及推廣能力（Generalization ability）中取得一個最佳平衡點的演算法，她在面對小樣本，非線性與多維度的資料中廣受歡迎

SVM算法既可用于回归问题，比如SVR(Support Vector Regression, 支持向量回归）；也可以用于分类，比如SVC(Support Vector Classification,支持向量分类）

參考

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https://taweihuang.hpd.io/2016/09/21/%E8%AE%80%E8%80%85%E6%8F%90%E5%95%8F%EF%BC%9A%E4%BB%80%E9%BA%BC%E6%98%AF%E6%94%AF%E6%8C%81%E5%90%91%E9%87%8F%E6%A9%9F-svm/

https://medium.com/@yehjames/資料分析-機器學習-第3-4講-支援向量機-support-vector-machine-介紹-9c6c6925856b

https://blog.csdn.net/wonengguwozai/article/details/70215055

https://zh.wikipedia.org/wiki/%E6%94%AF%E6%8C%81%E5%90%91%E9%87%8F%E6%9C%BA

https://cg2010studio.com/2012/05/20/%E6%94%AF%E6%8C%81%E5%90%91%E9%87%8F%E6%A9%9F%E5%99%A8-support-vector-machine/

https://zhuanlan.zhihu.com/p/25825444

https://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/

 

 

 

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