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核的计算过程，从而封装更丰富的特性。通过对C-SVM分类器进行传导性训练，实验证明了新的传递对齐内核的有效性。就分类精度而言，所提出的内核可以在基于标准图的数据集上胜过最新的图内核。 一种用于加权
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声称最迟到2000年没有人将会继续使用1995年的这些神经网络结构（意思是大家都会转而使用支持向量机SVM，Vapnik是SVM的发明人之一），结果Vapnik也输了。事实上，不仅在2000年，直到今
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分析法（LDA）、K-最小近邻法（KNN）、BP 神经网络技术（ANN）和最小二乘-支持向量机法（LS-SVM），以声学特征对未熟、成熟和过熟三种西瓜进行了分类，此外还对空心瓜进行鉴别。其中，LS
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征来预测鲸鱼是否属于新类别。 Pavel创建了一个非常强大的包含LogRegression，SVM，几个k-NN模型和LightGBM的混合模型。这个混合模型在交叉验证中给出了0.9655 的
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。从测试集（Validation）上的预测误差看，最好的两个模型是随机森林（Random forest）和支持向量机（SVM），而集合模型（Combined）则比其它任何模型都好。随机森林在集合模型的
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个十年非常流行SVM（支持向量机），下一个十年，又流行别的模型了。 现在我们正处于最新潮流中，下一个十年又会流行别的。这话没错，这个过程是持续的，目前看不到尽头。那就让我们来挖一挖，这几十年AI到
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几万的维度，即p>>n，最上面的表型是不同颜色代表分类的标签，比如是否患某种疾病。但这里的基因数据是随机生成的高斯噪音。 但是当使用SVM分类器，将原始投影在三维平面上
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（Isomap）算法就是在流形计算中高频使用的一种算法。再举一个升维操作的例子。深度学习诞生之前，最流行的机器学习算法少不了支持向量机（SVM），平面上很难发现的一些差异，把它放到高维空间中，它就变得差异显著
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