支持向量机的英文缩写是

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支持向量机（英语：Support Vector Machine, 简称SVM)，是一种有监督学习方法，可被广泛应用于统计分类以及线性回归。

Vapnik等人在多年研究统计学习理论基础上对线性分类器提出了另一种设计最佳准则。其原理也从线性可分说起，然后扩展到线性不可分的情况。甚至扩展到使用非线性函数中去，这种分类器被称为支持向量机。

主要思想

⑴ 它是针对线性可分情况进行分析，对于线性不可分的情况，通过使用非线性映射算法将低维输入空间线性不可分的样本转化为高维特征 空间使其线性可分，从而使得高维特征空间采用线性算法对样本的非线性特征进行线性分析成为可能；

⑵ 它基于结构风险最小化理论之上在特征空间中建构最优分割超平面，使得学习器得到全局最优化，并且在整个样本空间的期望风险以某个概率满足一定上界。

人工智能怎么做?

答：一个普通聊天机器人需要大量语言训练。有两种做法，（对于中文）传统的是对一段文字进行分词，然后进行主谓宾分析，接着通过数据库中有的句型模式进行匹配，取得匹配高的几个，查找对应回答句型并根据原有文本联想填词。现代一般...

学习人工智能AI需要哪些知识?

答：今天的种种人工智能技术归根到底都建立在数学模型之上，要了解人工智能，首先要掌握必备的数学基础知识。线性代数将研究对象形式化，概率论描述统计规律。需要算法的积累：人工神经网络，支持向量机，遗传算法等等算法；当然还有各...

人工智能包含什么内容

答：SVM支持向量机 SMO优化算法 无监督学习算法主要包括：聚类系列算法 PCA降维算法 EM算法 GMM算法 决策树系列算法主要有：决策树算法 随机森林算法 Adaboost算法 GBDT算法 XGBoost算法 等等等等，因为内容太多就不一一介绍了。如果...

学习人工智能要准备哪些基础知识?

答：下面我大致讲一下:1.人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。2. 人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成。入门最基本的的知识是:机器学习、机械原理、计算机原理、...

ml是什么的缩写

答：常见的有监督学习算法有线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机等。无监督学习是指从未带有标签（输出）的数据中学习数据的内在结构和模式，发现数据中的规律和关联。常见的无监督学习算法有聚类、降维、关联规则挖掘等。除了有...

人工智能技术都有哪些

答：工智能计算机科支企图解智能实质并产种新能类智能相似式做反应智能机器该领域研究包括机器、语言识别、图像识别、自语言处理专家系统等。人工智能（Artificial_Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人...

人工智能是学习什么?

答：6) 基于核的算法：常见的算法包括支持向量机（SupportVector Machine， SVM）， 径向基函数（Radial Basis Function ，RBF)， 以及线性判别分析（Linear Discriminate Analysis ，LDA)等；7) 聚类算法：常见的聚类算法包括 k-...

什么是软间隔支持向量机Soft-margin SVM

答：下面的回答建立在你了解什么是svm的基础上。显然，现实中很容易出现一个没办法把点严格区分的情况（这很容易，比如说加了点噪声进去）。那么如果我们任然想用svm处理这个问题，该怎么做，就想办法让svm能容忍这种错误，具体...

什么是人工智能呢?

答：1、是从人工知识表达到大数据驱动的知识学习技术。2、是从分类型处理的多媒体数据转向跨媒体的认知、学习、推理，这里讲的“媒体”不是新闻媒体，而是界面或者环境。3、是从追求智能机器到高水平的人机、脑机相互协同和融合。