概述
1.1题目的主要研究内容
- 了解分类器的原理和算法流程。利用现有的任意公开数据集实现了分类器分类，并利用评价标准对分类结果进行分析评判。
- 我在本组中主要负责资料的查找以及PPT讲解部分。
理解SVM的工作原理：
在训练初期，分类器只看到很少的数据点，它试着画出分隔两个类的最佳决策边界。随着训练的进行，分类器会看到越来越多的数据样本，因此在每一步中不断更新决策边界。
随着训练的进行，分类器可以看到越来越多的数据样本，因此越来越清楚地知道最优决策边界应该在哪里。在这种场景下，如果决策边界的绘制方式是“–”样本位于决策边界的左边，或者“+”样本位于决策边界的右边，那么就会出现一个误分类错误。
一个SVM最有
最后
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