小样本分类的精准利刃 - 支持向量机(SVM)

摘要

在机器学习领域,数据量对算法性能影响重大。支持向量机(SVM)在小样本分类上表现亮眼,它依据结构风险最小化原则,平衡模型复杂程度与拟合精准度,防止小样本带来的过拟合问题。同时,SVM 重点关注决定分类结果的关键支持向量,以此扩大类别间隔,精准提炼小样本的关键特征,凭借这些优势,在图像识别、生物医疗等诸多领域都发挥了出色作用。

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