支持向量机布尔型(Support Vector Machine Boolean)
SVM(支持向量机)一种监督学习算法,用于分类或回归分析,通过寻找最优决策边界(超平面)实现数据分类。核心特点: 使用核函数(如高斯核、线性核)处理非线性数据; 通过最大化分类间隔(margin)提升泛化能力。Boolean(布尔型)表示二值逻辑的数据类型,取
SVM(支持向量机)一种监督学习算法,用于分类或回归分析,通过寻找最优决策边界(超平面)实现数据分类。核心特点: 使用核函数(如高斯核、线性核)处理非线性数据; 通过最大化分类间隔(margin)提升泛化能力。Boolean(布尔型)表示二值逻辑的数据类型,取
国家知识产权局信息显示,中海石油(中国)有限公司申请一项名为“基于主成分分析和支持向量机的立式油管泄漏识别方法、系统、介质及设备”的专利,公开号 CN 119643070 A,申请日期为 2024年11月。
在人工智能(AI)和机器学习领域中,分类(Classification)和回归(Regression)是两种主要的监督学习任务类型。它们都涉及到使用已标注的数据集来训练模型,以便对新数据进行预测,但它们的目标和输出类型有所不同。