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Support Vector Machine/证据
方法证据记录

Support Vector Machine

The Support Vector Machine, introduced by Corinna Cortes and Vladimir Vapnik in 1995, is a classifier that finds the optimal separating hyperplane between classes in a high-dimensional space. It chooses the boundary that leaves the widest possible margin to the nearest training points, which makes its decisions robust on new data.

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源记录

引文逐字复制自方法源记录。这些引文不代表任何层级的验证。

Support Vector Machine (SVM — Classification)
分类方法记录 · ml-model / machine-learning
  • Cortes, C. & Vapnik, V. (1995). Support-Vector Networks. Machine Learning, 20, 273–297. · DOI 10.1007/BF00994018
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相关方法

从方法图中生成,显示为机器建议的关系 — 不推断任何证据声明。

Same method familyK-Nearest Neighborsmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.See alsoLogistic Regressionmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Same method familyNaive Bayesmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Same method familyRandom Forestmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Same method familySupport Vector Regressionmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.

证据状态

Sources recorded, not reviewed

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来源

从方法源记录复制的 1 条记录的引文。

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