支持向量机需要多少样本,最低样本量是15个还是30个

支持向量机需要多少样本,最低样本量是15个还是30个

支持向量，对偶变量αi > 0 对应的样本；线性支持向量机中，支持向量是距离划分超平面最近的样本，落在最大间隔边界上。支持向量机的参数(w; b) 仅由支持向量决定，与其他根据一般统计学家经验来说，样本大于30个做出来的回归结果才比较有意义。所以20个有点少。考虑一个模型

如果我们对d没有要求的话，那么同样的样本数据可以有无限种超平面来分割达到二分类的效果，如下图，所以我们要找到2条虚线之间距离最大的超平面，虚线是超平面向两边平移刚碰到样本点形最小化。这就是支持向量机的基本型。当然，有些时候，或者说大部分时候数据并不是线性可分的，这个时候满足这样条件的超平面就根本不存在(不过关于如何处理这样

【机器学习】支持向量机(SVM) 一、SVM的概念1、SVM介绍2、线性可分样本集与非线性可分样本集线性可分样本集非线性可分样本集3、线性可分存在的疑惑4、支持向量二、SVM的前期因此支持向量机目前只适合小批量样本的任务，无法适应百万甚至上亿样本的任务。python实现代码同样的，前面导入数据的一些注释已经在KNN算法那里说明过了from sklearn import data

╯﹏╰ 首先说离散数据，可以做双比率检验或卡方检5261验(FISHER精确检验在样本数量很小时更准确);如果数据是连续数据，4102则首先要看数据是否是正态的，考虑到样本数小于20,非正态的可能性支持向量机(Support Vector Machine)在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。小样本，不