《支持向量机浙大》课件

支持向量机浙大欢迎来到《支持向量机浙大》的课件！本课程将全面介绍支持向量机PPT的原理、优势、应用案例以及与其他机器学习算法的比较让我们一起探索这一强大的机器学习算法！什么是支持向量机？目标1通过寻找一个最优超平面，将数据进行最佳分类特点2具有高效的泛化能力和较好的处理大规模数据能力应用3支持向量机广泛应用于图像识别、文本分类、金融风险评估等领域的优势和限制SVM优势高准确率、处理高维数据能力强、适用于非线性问题限制对大规模数据处理较慢、易受噪声干扰、选择适当核函数较为困难核函数的选择线性核函数1适用于线性可分问题，计算速度快，但对非线性数据拟合效果不佳高斯核函数2能够处理非线性可分问题，具有较强的拟合能力，但计算复杂度较高的超参数调优SVM网格搜索1通过遍历不同参数组合，选择最佳模型交叉验证2通过多次拆分数据集，评估模型在不同数据子集上的表现，选择最优参数核函数和正则化参数的影响高斯核函数1能够处理非线性问题，但选择不当可能导致过拟合正则化参数2用于控制过拟合，选择太小容易欠拟合，选择太大容易过拟合最佳模型3通过交叉验证等方法，选择最佳的核函数和正则化参数在数据预处理中的应用案例SVM数据清洗数据缩放降维处理使用对数据进行异常值检利用进行特征标准化和归通过进行特征选择和降维，SVM SVMSVM测和噪声过滤一化，提高模型训练效果提高模型性能和训练速度模型的评估方法和指标SVM混淆矩阵准确率与召回率得分F1评估分类模型的预测结果评估模型的分类能力和错误综合考虑准确率和召回率的率平衡指标。