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支持向量机

  • Ins_29253308
    2024/06/26
  • 私聊

近红外光谱(NIR)

  • 支持向量机(Support vector machine, SVM)是Vapnik[60]基于统计学习理论提出的一种模式识别方法。它具有泛化能力强、预测准确度高等优点,在解决小样本、非线性及高维模式识别问题中具有显著优势。该算法主要思想是基于统计学习理论中结果风险最小化的原则,通过核函数变换,将线性不可分的样本投影到非线性的高维空间,并在高维空间中构造最优分类超平面,实现样本的分类。所谓的最优超平面,不仅要将两类完全分开,而且还要使两类之间的距离最大,如图5-10所示。由于SVM具有向非线性高维空间投影的特性,使得该技术不仅可以用来解决线性可分问题,同时还可以有效地处理非线性模式识别问题。
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