SVM mode是什么？

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支持向量机（support vector machines, SVM）是一种二分类模型，所谓二分类模型是指比如有很多特征（自变量X）对另外一个标签项（因变量Y）的分类作用关系，比如当前有很多特征，包括身高、年龄、学历、收入、教育年限等共5项，因变量为‘是否吸烟’，‘是否吸烟’仅包括两项，吸烟和不吸烟。那么该5个特征项对于‘是否吸烟’的分类情况的作用关系研究，则称为‘二分类模型’，但事实上很多时候标签项(因变量Y)有很多个类别，比如某个标签项Y为‘菜系偏好’，中国菜系有很多，包括川菜、鲁菜、粤菜、闽菜、苏菜、浙菜、湘菜和徽菜共计8类，此时则需要进行‘多分类决策函数’转化，简单理解为两两类别（8个中任意选择2）分别建立SVM模型，然后进行组合使用。

机器学习算法常见算法中包括决策树、随机森林、贝叶斯等，上述均有良好的可解释性，比如决策树是将特征按分割点不停地划分出类别，随机森林是多个决策树模型，贝叶斯模型是利用贝叶斯概率原理进行计算。与上述不同，支持向量机模型是利用运筹规划约束求最优解，而此最优解是一个空间平面，此空间平面可以结合特征项，将‘吸烟’和‘不吸烟’两类完全地分开，寻找该空间平面即是支持向量机的核心算法原理。

支持向量机的计算原理复杂，但对其通俗地理解并不复杂，只需要知道其需要求解出‘空间平面’，该‘空间平面’可以把不同的标签项(因变量Y)类别特别明显的划分开即可。类似其它机器学习算法，支持向量机的构建步骤上，一般也需要先对数据进行量纲化处理、设置训练数据和测试数据比例、设置相关参数调优，最终实现在训练数据上有着良好表现，并且测试数据上也有着良好表现即可。

支持向量机模型的原理上，其可见下图。

SPSSAU操作如下：

svm mode是指AMD的虚拟化技术。SVM(Support Vector Machine)指的是支持向量机，是常见的一种判别方法。

在计算机中，虚拟化是一种资源管理技术，是将计算机的各种实体资源，如服务器、网络、内存及存储等，予以抽象、转换后呈现出来，打破实体结构间的不可切割的障碍，使用户可以比原本的组态更好的方式来应用这些资源。

这些资源的新虚拟部分是不受现有资源的架设方式，地域或物理组态所限制。一般所指的虚拟化资源包括计算能力和资料存储。在实际的生产中，虚拟化技术主要用来解决高性能的物理硬件产能过剩和老的旧的硬件产能过低的重组重用，透明化底层物理硬件，从而最大化的利用物理硬件。

扩展资料：

原理：

虚拟机是对真实计算环境的抽象和模拟，VMM 需要为每个虚拟机分配一套数据结构来管理它们状态，包括虚拟处理器的全套寄存器，物理内存的使用情况，虚拟设备的状态等等。VMM 调度虚拟机时，将其部分状态恢复到主机系统中。

主机处理器直接运行 Guest OS 的机器指令，由于 Guest OS运行在低特权级别，当访问主机系统的特权状态（如写 GDT寄存器）时，权限不足导致主机处理器产生异常，将运行权自动交还给 VMM。此外，外部中断的到来也会导致 VMM 的运行。

VMM 可能需要先将 该虚拟机的当前状态写回到状态数据结构中，分析虚拟机被挂起的原因，然后代表 Guest OS 执行相应的特权操作。最简单的情况，如Guest OS 对 CR3 寄存器的修改，只需要更新虚拟机的状态数据结构即可。

一般而言，大部分情况下，VMM 需要经过复杂的流程才能完成原本简单的操作。最后 VMM 将运行权还给 Guest OS，Guest OS 从上次被中断的地方继续执行。

这种经典的虚拟机运行方式被称为 Trap-And-Emulate，虚拟机对于 Guest OS 完全透明，Guest OS 不需要任何修改，但是 VMM 的设计会比较复杂，系统整体性能受到明显的损害。

参考资料来源：百度百科-虚拟化技术

SVM (Support Vector Machine) 是一种监督学习算法，用于分类和回归分析。 SVM mode 指的是 SVM 的分类模式。它通过在数据空间中找到一个超平面，将数据分成两个类别。 SVM mode 是一种二元分类器，可以扩展到多元分类器。