超平面

我想了解支持向量机（SVM）是什么，它是如何工作的以及它能够解决哪些问题。我听说SVM是一种监督学习算法，它通过将数据集映射到高维空间中，找到一个最优的超平面将数据分割开来。这个超平面被称为最大间隔超平面，SVM的目标是找到这个超平面并且优化这个超平面使其尽可能地夹紧数据...

我正在使用R语言进行机器学习工作，需要解决一个支持向量机的多分类问题。具体来说，我需要通过训练一组数据集，对新输入的未知数据进行分类。我已经了解到SVM是一种非常有效的分类算法，可以将分类问题转换成最大化超平面和支持向量之间的间隔的优化问题。但我仍然不知道如何在R语言...

我想请教一下，SVM模型和逻辑回归模型都是监督学习中的分类模型，它们在算法思路和应用场景上有什么不同和相似之处呢？SVM通过寻找超平面建立判别函数，逻辑回归则是使用Sigmoid函数将线性回归的结果转换为概率值，再做分类决策。它们之间的性能和优缺点又有哪些呢？希望有经验的朋友...

我正在学习SVM算法，但是对于如何选择最优的超平面不是很理解，希望有经验的专家能够帮助我。我知道SVM的目标是找到一个能够最大化分类边界的超平面，但是在实际应用中，如何确定超平面的参数和选择最优的超平面还不是很清楚。我想请问一下，在SVM中如何选择最优的超平面？有哪些方法...

作为一个数据挖掘工程师，我一直在探索不同机器学习算法在分类问题上的表现。我想知道SVM在数据挖掘分类问题中的优势是什么？SVM是一种基于统计学习理论的分类算法，它的主要思想是寻找一个最优的超平面去正确地划分不同类别的数据点。SVM能够处理高维度和非线性数据，避免过拟合和欠...