svm算法是什么?

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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问题的，而在这个基础上进行扩展，也能够处理多分类问题以及回归问题。

SVM算法的历史

早在1963 年，著名的前苏联统计学家弗拉基米尔·瓦普尼克在读博士期间，就和他的同事阿列克谢·切尔沃宁基斯共同提出了支持向量机的概念。

但由于当时的国际环境影响，他们用俄文发表的论文，并没有受到国际学术界的关注。直到 20 世纪 90 年代，瓦普尼克随着移民潮来到美国，而后又发表了 SVM 理论。此后，SVM 算法才受到应有的重视。如今，SVM 算法被称为最好的监督学习算法之一。

想了解机器学习,需要知道哪些基础算法?

答：支持向量机（Support Vector Machine）SVM是二元分类算法。给定一组2种类型的N维的地方点，SVM产生一个（N - 1）维超平面到这些点分成2组。假设你有2种类型的点，且它们是线性可分的。 SVM将找到一条直线将这些点分成2...

分类算法 - SVM算法

答：那么这种非线性可分的数据是否就不能用SVM算法来求解呢？答案是否定的。事实上，对于低维平面内不可分的数据，放在一个高维空间中去就有可能变得可分。以二维平面的数据为例，我们可以通过找到一个映射将二维平面的点放到...

机器学习算法中的SVM和聚类算法

答：机器学习算法——SVM 提道机器学习算法就不得不说一说SVM，这种算法就是支持向量机，而支持向量机算法是诞生于统计学习界，这也是机器学习中的经典算法，而支持向量机算法从某种意义上来说是逻辑回归算法的强化，这就是通过...

SVM到底是什么?

答：但这个办法带来的困难就是计算复杂度的增加，而核函数正好巧妙地解决了这个问题。也就是说，只要选用适当的核函数，我们就可以得到高维空间的分类函数。在SVM理论中，采用不同的核函数将导致不同的SVM算法 它是一种以统计学...

数据挖掘-支持向量机

答：SVM算法的核心就是设计最大化决策边界边缘的分类器,以保证最坏情况下泛化误差最小。 假设有一个包含 个训练样本的二元分类问题,每个样本表示为一个二元组 , 其中 ,对应于第i个样本的属性集(一个样本有多个属性/特征),设y有-1和1...

svm支持向量机原理

答：SVM的的学习策略就是间隔最大化，可形式化为一个求解凸二次规划的问题，也等价于正则化的合页损失函数的最小化问题。SVM的的学习算法就是求解凸二次规划的最优化算法。SVM算法原理 SVM学习的基本想法是求解能够正确划分训练...

svm的最优分界面是由什么决定的

答：SVM算法(SupportVectorMachine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的拓展SVM算法的核心在于最优分类超平面的确定,即通过训练样本确定分类器函数的参数。确定分类超平面,实质上是求解一个二次优化的问题,通过求解对偶问题确定分类器的...

向量机的概念和相关应用

答：向量机的相关应用。SVM在各领域的模式识别问题中有广泛应用，包括人像识别（face recognition）、文本分类（text categorization）、笔迹识别（handwriting recognition）、生物信息学等。向量机原理：支持向量机（SVM）是机器学习算...

支持向量机(SVM)——原理篇

答：SVM的的学习策略就是间隔最大化，可形式化为一个求解凸二次规划的问题，也等价于正则化的合页损失函数的最小化问题。SVM的的学习算法就是求解凸二次规划的最优化算法。所以，SVM学习的基本想法是求解能够正确划分训练数据集...

svm和adaboost有什么区别?

答：SVM的主要思想可以概括为两点：1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...