论文摘要
在当今的大数据时代,机器学习越来越广泛地应用于生活中,为人们解决实际生活生产的需要。其中,支持向量机算法是机器学习中重要的算法之一,应用广泛且有效。文章主要介绍了支持向量机的原理和模型,还介绍了核函数在支持向量机中的应用和交叉验证法的理论。在实验部分,文章将支持向量机应用于葡萄酒数据集上,通过分析对比,得到了以下的结论:对于葡萄酒数据集,采用R语言对多种支持向量机模型进行比较,当支持向量机的类型为nu-classification,核函数为线性核函数时,识别的正确率最高,达到了98.86%,并且应用交叉验证法进行验证,降低了识别误差。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 陈婉娇,龙卫江
关键词: 机器学习,支持向量机,核函数,葡萄酒数据集,交叉验证法
来源: 电脑知识与技术 2019年04期
年度: 2019
分类: 信息科技,工程科技Ⅰ辑
专业: 轻工业手工业,自动化技术
单位: 华南理工大学数学学院
分类号: TP18;TS262.6
DOI: 10.14004/j.cnki.ckt.2019.0539
页码: 154-156
总页数: 3
文件大小: 1461K
下载量: 155
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