支持向量机 (SVM)
总结给定机器学习算法的优势和弱点.
支持向量机器 (SVM) 是用于分类和回归分析的强大的机器学习算法.它以利用内核函数将数据转换为更高维度空间来处理线性和非线性数据的能力而闻名.优点: - SVM具有优秀的通用性能,降低了过度配合的风险. - 该算法在高维度空间中有效,因此适合于许多功能数据. - 它还强于数据中的噪音,并且可以处理异常值. - SVM的主要缺点是计算成本高,特别是在大数据集中,因为训练时间可能相当长. - 这个算法对核心函数和调节等参数的选择也非常敏感,如果模型性能不正确选择,它会产生影响. - SVM也不能提供概率估计,在某些应用中需要进行概率估计.