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|nodename=支持向量机 | |nodename=支持向量机 | ||
|nodeimage=Support Vector Machine.png | |nodeimage=Support Vector Machine.png | ||
|icon=Support Vector Machine.svg | |||
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|developer=Dev.Team-DPS | |developer=Dev.Team-DPS | ||
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|statsapewikiurl=https://wiki.statsape.com/支持向量机 | |statsapewikiurl=https://wiki.statsape.com/支持向量机 | ||
|previousnode=[[决策树]] | |previousnode=[[决策树]] | ||
|nextnode=[[梯度提升树]] | |nextnode=[[梯度提升树]] | ||
}} | }} | ||
节点状态 | PC可用
在 V1.0部署
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支持向量机 | |
节点开发者 | 决策链算法研发部 (Dev.Team-DPS) |
节点英文名 | 支持向量机 |
功能主类别 | 机器学习 |
英文缩写 | 支持向量机 |
功能亚类别 | 分类训练器 |
节点类型 | 数据挖掘 |
开发语言 | Python |
节点简介 | |
支持向量机(Support Vector Machine,简称SVM)是一种广泛应用于分类和回归问题的监督学习算法。它的目标是找到一个最优的超平面或者决策边界,可以将不同类别的样本分开,并且具有较好的泛化能力。 | |
端口数量与逻辑控制(PC) | |
Input-入口 | 2个 |
Output-出口 | 3个 |
Loop-支持循环 | 否 |
If/Switch-支持逻辑判断 | 否 |
输入输出 | |
相关节点 | |
上一节点 | 决策树 |
下一节点 | 梯度提升树 |
相关网站 |
查找其他类别的节点,请参考以下列表