Machine learning 为什么要使用支持向量机？
我对SVM有一些问题： 1-为什么使用支持向量机？或者换句话说，是什么导致它出现的？ 2-2017年最新进展Machine learning 为什么要使用支持向量机？,machine-learning,svm,data-mining,libsvm,Machine Learning,Svm,Data Mining,Libsvm,我对SVM有一些问题： 1-为什么使用支持向量机？或者换句话说，是什么导致它出现的？ 2-2017年最新进展 3-他们做了哪些改进？支持向量机工作得很好。在许多应用中，它们仍然是性能最好的算法之一 我们已经看到了一些进展，特别是在线性支持向量机上，它可以比内核支持向量机训练得更快 阅读更多的文学作品。不要期望以这种QA格式给出详尽的答案。代表您表现出更多的努力。支持向量机最常用于分类问题，其中标记数据可以在监督学习下使用，并且对于有限数据的建模非常有用。对于无标记数据的无监督学习问题，支持向量聚
3-他们做了哪些改进？支持向量机工作得很好。在许多应用中，它们仍然是性能最好的算法之一 我们已经看到了一些进展，特别是在线性支持向量机上，它可以比内核支持向量机训练得更快
阅读更多的文学作品。不要期望以这种QA格式给出详尽的答案。代表您表现出更多的努力。支持向量机最常用于分类问题，其中标记数据可以在监督学习下使用，并且对于有限数据的建模非常有用。对于无标记数据的无监督学习问题，支持向量聚类是一种常用的算法。由于决策边界不会重叠，因此支持向量机在二值分类问题上表现更好。你的第二个和第三个问题很模糊，需要做很多工作！，但我只想说，支持向量机已经在医学数据科学中发现了广泛的适用性。这里有一个链接，可以进一步了解这一点：