我对 SVM 有点了解。我实际上了解使用支持向量机的目的。目的是找到两个不同数据集群之间的最大（最佳）超平面。问题是，我们是在对数据点进行分类后应用 SVM，还是分类也是 SVM 的一项任务？
视频示例始终以预定义的正负/或蓝色和红色数据点开头。
谢谢
分类后使用支持向量机？
计算科学
支持向量机
2021-12-25 12:48:26
1个回答
在机器学习中，有两种类型的问题（还有更多，但从 2 开始）——有监督的和无监督的。
SVM（也是逻辑回归等）是监督学习的一部分，其中给你两个数据集。一个带有预测器和已知的期望输出（蓝色/红色）称为训练集，另一个只有预测器。你的任务是从训练集中学习结构并尝试预测测试集的输出。
您在视频中看到的是训练部分。