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在机器学习领域和统计分类问题中,混淆矩阵(confusion matrix)是可视化工具,特别用于监督学习,在无监督学习一般叫做匹配矩阵。矩阵的每一列代表一个类的实例预测,而每一行表示一个实际的类的实例。之所以如此命名,是因为通过这个矩阵可以方便地看出机器是否将两个不同的类混淆了(比如说把一个类错当成了另一个)。1
支持向量机(Support Vector Machines,SVM)在学习复杂的非线性方程时提供了一种更为清晰更为强大的方式,属于监督学习算法。
首先引入一些标记:
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