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#分类算法
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- Ch04 机器学习
SVM 支持向量机 (Support Vector Machine)
SVM 是一个"画线"的分类器——在两类数据之间画一条线(或超平面)，让这条线离两边最近的数据点都尽可能远。这条线不是随便画的，而是找"最大间隔"的那条。
约 5 分钟1,499 字 - Ch04 机器学习
深挖-SVM
一句话理解 SVM 的核心思想是 找到一个超平面，使得不同类别样本之间的间隔（margin）最大化。这个"最大间隔"的设计让 SVM 天然具有优秀的泛化能力，因为它不依赖于恰好落在决策边界附近
约 5 分钟1,745 字 - Ch04 机器学习
深挖-决策树
一句话理解 决策树是一种通过递归地将数据按特征值分裂成子集来构建的树形模型，每个内部节点代表一个特征上的判断（if-then 规则），每条从根到叶的路径就是一条分类规则。它就像玩"20 个问题
约 7 分钟2,173 字