SVM
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PCA和SVM是什么？該如何建立人臉識(shí)別模型？
在本文中，我們將使用主成分分析和支持向量機(jī)來(lái)建立人臉識(shí)別模型。首先，讓我們了解PCA和SVM是什么：主成分分析：主成分分析（PCA）是一種機(jī)器學(xué)習(xí)算法，廣泛應(yīng)用于探索性數(shù)據(jù)分析和建立預(yù)測(cè)模型，它通常用于降維，通過(guò)將每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)投影到前幾個(gè)主成分上，以獲得低維數(shù)據(jù)，同時(shí)盡可能保留數(shù)據(jù)的變化
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人工智能之支持向量機(jī)（SVM）
人工智能之機(jī)器學(xué)習(xí)有5大流派： 1） 符號(hào)主義，2） 貝葉斯派，3） 聯(lián)結(jié)主義，4） 進(jìn)化主義，5） Analogizer。今天我們重點(diǎn)探討一下Analogizer中最擅長(zhǎng)算法－支持向量機(jī)（SVM）
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