支持向量机中所谓的支持向量究竟是什么？

VIC-3D HS高速测量系统-三维全场应变测量分析系统-睿拓时创~ 运算上说，标量机只是一个数一个数地进行计算，而向量机则能够对一批数据同时进行加工处理。
因此，向量机比标量机的运算速度快，更适合于演算数据量多的大型科学、工程计算问题。

什么是支持向量?

答：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...

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。

支持向量机的支持向量概述

答：所谓支持向量是指那些在间隔区边缘的训练样本点。 这里的“机（machine，机器）”实际上是一个算法。在机器学习领域，常把一些算法看做是一个机器。支持向量机(Support vector machines，SVM)与神经网络类似，都是学习型的机制，但与神经网络不同的是SVM使用的是数学方法和优化技术。

什么是支持向量?

答：想象一下，就像在数学公式中，支持向量就是那些恰好位于两条虚拟边界的点，它们在求解过程中起到决定性的作用。通过优化这个间隔最大化问题，我们就能找到最理想的超平面参数。在后续的章节中，我们将深入探讨如何通过数学方法求解这个优化问题，揭示SVM背后的数学奥秘。

支持向量机的基本原理

答：支持向量机中的支持向量是指训练样本集中的某些训练点，这些点最靠近分类决策面，是最难分类的数据点。SVM中最优分类标准就是这些点距离分类超平面的距离达到最大值；“机”是机器学习领域对一些算法的统称，常把算法看做一个机器，或者学习函数。SVM是一种有监督的学习方法，主要针对小样本数据进行学习...

svm 支持向量怎么确定

答：样本中距离超平面最近的一些点，这些点叫做支持向量。支持向量 向量，顾名思义就是有方向的纯量（标量），纯量呢就是只有大小，没有方向比如5，只有大小，是一个纯量。比如有一辆车以每秒10 m/s 的速度超你行驶过来，和以每秒 10m/s 的速度远离你，这车辆的速度虽然一样，但是造成的结果却是大相...

支持向量机请通俗介绍 高中文化

答：所以我姑且叫这些点叫“支持点”（意思就是有用的点），但是在数学上，没这种说法，数学里的点，又可以叫向量，比如二维点(x,y)就是二维向量，三维度的就是三维向量（ x,y,z)。所以 “支持点”改叫“支持向量”，听起来比较专业，NB。所以就是 支持向量机 了。

[机器学习]支持向量机原理解析

答：在数据科学的领域中，支持向量机（SVM）如同一把锐利的工具，通过巧妙地在特征空间中寻找最优化的决策边界。它分为三种类型：线性可分、线性与非线性，每一种都有其独特的魅力和应用场景。当输入数据在特征空间中是线性可分的，线性SVM就像一把精准的尺子，寻找那个最大的间隔超平面，使得两类数据点被最...

数据挖掘-支持向量机

答：支持向量机(support vector machine,SVM)是一种出色的分类技术,也可以用于回归分析(SVR)。这种技术可以很好的应用于高维数据,避免维度灾难等问题。 SVM有一个特点就是使用训练集中的一个子集来表示决策边界,该子集称作 支持向量。 SVM的核心目标是找到分类中的最大边缘超平面,让其作为决策边界,那么什么是最大边缘超平...

支持向量机中所谓的支持向量究竟是什么?

答：运算上说，标量机只是一个数一个数地进行计算，而向量机则能够对一批数据同时进行加工处理。因此，向量机比标量机的运算速度快，更适合于演算数据量多的大型科学、工程计算问题。