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1.目标#xff1a;读懂文件中SVM算法#xff0c;识别文件中的测试数据是RFID信号或者是LORA信号。
使用训练数据训练模型#xff0c;并使用testdata测试#xff0c;对实验结果进行分析并截图形成报告提交。
2.做法#xff1a;
①读懂两篇博客
②训练模型弄出来读懂文件中SVM算法识别文件中的测试数据是RFID信号或者是LORA信号。
使用训练数据训练模型并使用testdata测试对实验结果进行分析并截图形成报告提交。
2.做法
①读懂两篇博客
②训练模型弄出来并且测试实验结果形成报告进行提交
3.学习过程
①什么是超平面
(1) 超平面是指n维线性空间中维度为n-1的子空间。它可以把线性空间分割成不相交的两部分。比如二维空间中一条直线是一维的它把平面分成了两块三维空间中一个平面是二维的它把空间分成了两块。(2) 法向量是指垂直于超平面的向量。
②什么是二分类
分类呢分成了两类我们要做的就是找分割函数将对象分成两类
③那么svm到底是什么呢
他是一个分类算法用来处理二分类问题
先讨论线性可分的情况现在我们可以找到很多超平面那么现在的问题是如何找到最好的超平面呢
何为最好我们说距离超平面越远的地方样本被分为那一类的可能性越大那我们要做的就是找一个超平面距离所有的样本点的距离最远同时不能偏袒哪边所以距离要一样
那这么说svm就是要找到这个超平面啦
④凸函数
就是对号那种函数
