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svm总流程

2017-02-14 10:15:06 0 举报
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支持向量机（SVM）是一种监督学习算法，主要用于分类和回归任务。其基本流程如下：首先，通过训练数据集来构建模型；其次，使用核函数将数据映射到高维空间中；接着，在高维空间中找到最优超平面，使得不同类别的数据点距离该超平面最远；最后，利用决策函数对新数据进行分类或预测。SVM的核心思想是最大化分类边界与最近样本点之间的距离，从而实现对数据的高效分类。
作者其他创作
大纲/内容
训练
分词结果
句子矩阵
测试
特征融合
分词平台
训练数据
特征向量
分类结果
测试数据
SVM模型
Word2vec
Skip-gram模型
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