svm方法缺点 电脑如何连接互联网

什么是互联网电脑~

1.核支持向量机是非常强大的模型，在各种数据集上的表现都很好。svm允许决策边界很复杂，即使数据只有几个特征。它在低维数据和高维数据（即很少特征和很多特征）上都表现都很好，但对样本个数的缩放表现不好。在有多达10000个样本的数据上运行svm可能表现良好，但如果数据量达到100000甚至更大，在运行时间和内存使用方面可能会面临挑战。

svm的另一个缺点是预处理数据和调参都需要非常小心，这也是为什么如今很多应用中用都都是基于树的模型，比如随机森林和梯度提升（需要很少的预处理，甚至不需要预处理）。此外，svm模型很难检查，可能很难理解为什么会这么预测，而且也难以将模型向非专家进行解释。

不过svm仍然是值得尝试的，特别是所有特征的测量单位相似（比如都是像素密度）而且范围也差不多时。

核svm的重要参数是正则化参数c、核的选择以及与核相关的参数。虽然我们讲的是RBF核，但scikit-learn中还有其他选择，RBF核只有一个参数gamma，它是高斯核宽带的倒数。gamma和c控制的都是模型复杂度，较大的值都对应更为复杂都模型。因此，这两个参数的设定通常是强烈相关的，应该同时调节。

svm算法对大规模数据集上的分类效果通常比较好

答：过拟合风险：由于SVM对训练数据的过度依赖，在大规模数据集上，过拟合的风险也相对较高。为了解决这个问题，可以使用一些正则化技术，如L1或L2正则化，或者使用支持向量集（Support Vector Set）等方法。计算复杂度：由于SVM在...

分类问题常用的算法有哪些?

答：SVM的优点是可以有效处理高维数据，且对于非线性问题也有较好的处理能力；缺点是在处理大规模数据时，计算复杂度较高。例如，在识别手写数字时，SVM可以通过将手写数字图像映射到高维特征空间，然后寻找可以最大化区分不同数字的...

多类支持向量分类

答：它的优点在于，对训练结果的推广性进行了分析。另外，它的测试速度比一般的方案要快。（3）支持向量机决策树 它通常和二叉树结合起来构成多类别的识别器。这种方法的缺点是如果在某个节点上发生了分类错误，将会把错误延续...

如何为分类问题选择合适的机器学习算法

答：缺点：不能学习特征之间的相互作用（比如，它不能学习出：虽然你喜欢布拉德·皮特和汤姆·克鲁斯的电影，但却不喜欢他们一起合作的电影）。逻辑回归 优点：有许多正则化模型的方法，不需要像在朴素贝叶斯分类器中那样担心特征间...

svm算法是什么?

答：SVM使用铰链损失函数（hinge loss）计算经验风险（empirical risk）并在求解系统中加入了正则化项以优化结构风险（structural risk），是一个具有稀疏性和稳健性的分类器。SVM可以通过核方法（kernel method）进行非线性分类，是...

NLP基础知识和综述

答：SVM方法的优点是使用很少的训练集,计算量小;缺点是太依赖于分类面附近的正例和反例的位置,具有较大的偏执。 文本聚类过程可以分为3个步骤: 1. 文本表示(Text Representation) 把文档表示成聚类算法可以处理的形式。所采用的技术请参...

支援向量机和神经网路那个前景更好?

答：推荐一款支援向量机SVM和神经网路软体? 迈实软体（meshcade）有神经网路和支援向量机SVM软体，有入门视讯教程，可下载一试。神经网路和支援向量机的优缺点！ SVM有如下主要几个特点： (1)非线性对映是SVM方法的理论基础...

文本分类的方法

答：其缺点是核函数的选择缺乏指导,难以针对具体问题选择最佳的核函数;另外SVM 训练速度极大地受到训练集规模的影响,计算开销比较大,针对SVM 的训练速度问题,研究者提出了很多改进方法,包括Chunking 方法、Osuna算法、SMO 算法和交互SVM 等。

matlab30个案例里面的用Svm预测上证指数,安装了libsvm为什么训练不出...

答：3. Libsvm安装出现问题：训练SVM需要使用libsvm库，如果安装过程中出现问题，可能会导致SVM训练无法进行。解决方法：1. 检查数据输入格式是否符合要求，在使用SVM训练之前进行数据预处理。2. 排除数据处理过程中出现的误差，保证...

数学建模算法总结

答：二 分类问题（以及一些多元分析方法）支持向量机SVM 聚类分析 主成分分析 判别分析 典型相关分析 支持向量机SVM： 主要思想：找到一个超平面，使得它能够尽可能多地将两类数据点正确分开，同时使分开的两类数据点距离分类面最...