在机器学习中，支持向量机（SVM，也叫支持向量网络）是带有相关学习算法的监督学习模型，该算法分析数据以进行分类和回归分析。SVM是AT＆T贝尔实验室由弗拉基米尔·瓦普尼克与同事开发的，是基于统计学习框架或VC理论由Vapnik和Chervonenkis提出。如有更多专业代写需求，如非线性分类器作业代写（Nonlinear classifier），转导支持向量机作业代写（Transferring support vector machines）等，欢迎咨询！
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代写SVM支持向量机Support Vector Machine作业project
给定一组训练实例，每个训练实例被标记为属于两个类别中的一个或另一个，SVM训练算法创建一个将新的实例分配给两个类别之一的模型，使其成为非概率二元线性分类器。SVM模型是将实例表示为空间中的点，这样映射就使得单独类别的实例被尽可能宽的明显的间隔分开。然后，将新的实例映射到同一空间，并基于它们落在间隔的哪一侧来预测所属类别。
给定一组训练示例，每个训练示例都标记为属于两个类别中的一个，SVM训练算法将建立一个模型，该模型将新示例分配给一个类别或另一个类别，使其成为非概率 二进制 线性分类器（尽管诸如Platt之类的方法存在缩放比例以在概率分类设置中使用SVM）。SVM将训练示例映射到空间中的点，以最大程度地扩大两个类别之间的差距。然后，将新示例映射到相同的空间，并根据它们落在间隙的哪一侧来预测属于一个类别。
支持向量机的应用：
- 用于文本和超文本的分类，在归纳和直推方法中都可以显著减少所需要的有类标的样本数。
- 用于图像分类。实验结果显示：在经过三到四轮相关反馈之后，比起传统的查询优化方案，支持向量机能够获取明显更高的搜索准确度
- 用于手写字体识别。
- 用于医学中分类蛋白质，超过90%的化合物能够被正确分类。基于支持向量机权重的置换测试已被建议作为一种机制，用于解释的支持向量机模型。支持向量机权重也被用来解释过去的SVM模型。为识别模型用于进行预测的特征而对支持向量机模型做出事后解释是在生物科学中具有特殊意义的相对较新的研究领域。
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