AI 词汇表

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支持向量机 (SVM)

一种监督学习方法，在高维空间中构建一个或多个超平面来分离不同类别的数据。

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超平面

维度比周围空间低一维的子空间，在SVM中用作决策边界来分离数据类别。

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间隔

决策超平面与最近数据点（支持向量）之间的距离，通过最大化间隔来提高SVM模型的鲁棒性。

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RBF核（径向基函数）

SVM中常用的核函数，基于点之间的欧几里得距离将数据映射到无限维空间。

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Nu (ν) 参数

单类SVM的参数，控制训练数据中预期异常值的比例，并影响模型对错误的容忍度。

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新奇检测

异常检测的一种变体，模型在正样本数据上训练，然后用于识别训练期间未见过的新类别。