什么是支持向量?

~ 支持向量是机器学习中支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）模型的一个重要概念。在SVM的训练过程中，支持向量是指那些对决定超平面位置起到关键作用的训练样本点。

详细来说，支持向量机是一种二分类模型，其基本原理是找到一个最优的超平面，使得该超平面能够尽可能地将两类样本点分隔开，同时保证分类的间隔最大化。在这个过程中，大部分的样本点可能并不会对超平面的位置产生实际影响，因为超平面主要由那些离决策边界最近的一些点来确定，这些点就是所谓的“支持向量”。

例如，在一维空间中，如果我们有一组数据点并且想要通过一个点来将这些数据分成两部分，那么支持向量就会是那些离这个分割点最近的数据点。在更高维度的空间中，同样的逻辑也适用，只不过此时的分割面变成了超平面，而支持向量依然是那些离这个超平面最近的样本点。

支持向量的重要性在于，它们包含了用于构建分类器的关键信息，并且是决定分类边界的主要因素。在训练过程中，算法会特别关注这些点，以确保分类器的准确性和鲁棒性。这也意味着，如果训练集中的支持向量发生了变化（例如增加、删除或移动），那么分类器的决策边界也可能会相应地发生调整。

综上所述，支持向量是支持向量机中的核心概念，对于理解SVM的工作原理和性能至关重要。同时，通过分析和利用支持向量，我们也可以更好地解释和理解模型的分类决策是如何作出的。

支持向量机的支持向量是指什么?

答：在训练集中，在分类时给予最多信息的点集合。支持向量 (Support Vector)是指在训练集 (Training data set)中，在分类时给予最多信息的点集合，被红色框围起来的这四个训练资料点就被称之为支持向量机。

什么是支持向量?

答：支持向量机(SVM)，一种强大的二分类工具，其核心理念在于寻找特征空间中划分数据的最优决策边界。让我们从线性分类器开始理解它的基础。理解线性分类器的威力想象一下二维空间中的线性可分数据，我们试图找到一个超平面，如H1...

支持向量是那些最接近决策平面的数据点

答：支持向量也就是离分类超平面（Hyperplane）最近的样本点。有两类样本数据（橙色和蓝色的小圆点），中间的红线是分类超平面，两条虚线上的点（橙色圆点3个和蓝色圆点2个）是距离超平面最近的点，这些点即为支持向量。

什么是支持向量机?

答：什么是支持向量机？支持向量机基本概念 SVM算法是一种学习机制，是由Vapnik提出的旨在改善传统神经网络学习方法的理论弱点，最先从最优分类面问题提出了支持向量机网络。SVM学习算法根据有限的样本信息在模型的复杂性和学习能力...

svm是一种典型的什么模型

答：支持向量机（英语：support vector machine，常简称为SVM，又名支持向量网络）是在分类与回归分析中分析数据的监督式学习模型与相关的学习算法。给定一组训练实例，每个训练实例被标记为属于两个类别中的一个或另一个，SVM训练...

支持向量机是什么意思

答：支持向量机（SVM）是90年代中期发展起来的基于统计学习理论的一种机器学习方法，通过寻求结构化风险最小来提高学习机泛化能力，实现经验风险和置信范围的最小化，从而达到在统计样本量较少的情况下，亦能获得良好统计规律的目的...

svm算法是什么?

答：SVM算法中文翻译为支持向量机，它的英文全称是Support Vector Machine。之所以叫作支持向量机，是因为该算法最终训练出来的模型，由一些支持向量决定。所谓的支持向量，也就是能够决定最终模型的向量。SVM算法最初是用来解决二分类...

SVM mode是什么?

答：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...

你知道支持向量机(SVM)是什么意思吗?

答：超级通俗的解释：支持向量机是用来解决分类问题的。先考虑最简单的情况，豌豆和米粒，用晒子很快可以分开，小颗粒漏下去，大颗粒保留。用一个函数来表示就是当直径d大于某个值D，就判定为豌豆，小于某个值就是米粒。d>D,...

SVM是什么?

答：SVM叫做支持向量机( Support Vector Machines)是由Vanpik领导的AT&TBell实验室研究小组 在1963年提出的一种新的非常有潜力的分类技术, SVM是一种基于统计学习理论的模式识别方法，主要应用于模式识别领域.由于当时这些研究尚不...