支持向量机可以解决什么问题答：支持向量机可以解决以下问题：分类问题：SVM最初是为了解决分类问题而设计的。它可以用于二分类问题，也可以扩展到多分类问题。通过使用不同的核函数，SVM可以适应不同的数据类型，例如文本、图像等。在文本分类中，SVM可以将文档分为新闻、文章、评论等不同类型；在图像分类中，SVM可以将图像分为动物、...
支持向量机(SVM)基本原理答：支持向量机 ,因其英文名为support vector machine,故一般简称SVM,通俗来讲,它是一种二类分类模型,其基本模型定义为 特征空间 上的间隔最大的线性分类器,其学习策略便是间隔最大化,最终可转化为一个凸二次规划问题的求解。 线性分类器 给定一些数据点,它们分别属于两个不同的类,现在要找到一个线性分类器把这些...
第6章 支持向量机答：若> 0 ,则必有 = 0,所对应的样本点位于最大间隔边界上,是一个支持向量。 这显示出支持向量机的一个重要性质: 训练完成后,大部分的训练样本都不需保留,最终模型仅与支持向量有关。 在现实任务中,原始样本空间内也许并不存在一个能正确划分为两类样本的超平面。这时,可 将样本从原始空间映射到一个更高维的特...
支持向量机的基本原理答：支持向量机的基本原理：将数据进行分类是机器学习中的一项常见任务。 假设某些给定的数据点各自属于两个类之一，而目标是确定新数据点将在哪个类中。对于支持向量机来说，数据点被视为P维向量，而我们想知道是否可以用(p-1)维超平面来分开这些点。这就是所谓的线性分类器。可能有许多超平面可以把数据分类...
什么是一类支持向量机,是指分两类的支持向量机吗答：作为一种新兴的机器学习方法,基于统计学习理论的支持向量机,最初是用来解决二类分类问题的。对于实际中主要遇到的多类分类问题,目前常用的两大类改进推广方法为＂分解—重组＂法和＂直接求解＂法。
多类支持向量分类答：基本的支持向量机仅能解决两类分类问题。但是在实际的应用中，我们经常遇到对于多值分类问题。多值分类问题有很多解决的方法。常见的多类分类器有：1-a-r分类器，1-a-1分类器和多级B支持向量机（两类支持向量机）分类器，具体如下：（1）1-a-r分类器 其基本想法是把某一种类别的样本当作一个...
什么是支持向量?答：揭开支持向量机的神秘面纱 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、H2或H3，来区分两个类别。直观上，如H3所示，超平面...
支持向量机原理答：随着支持向量机理论的深入研究，出现了许多变种的支持向量机，如Sheng-wei Fe（2009）提出的两类重要的预测技术：分类和回归。其中分类问题预测要求观察值是离散的，而回归问题主要针对决策属性值是连续的情况，它通过学习训练样本集建立一个回归器，然后在条件属性给定的情况下进行预测。支持向量机回归分为...
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。通俗来讲，它是一种二类分类模型，其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的...
西瓜书第六章支持向量机(6.1-6.2)答：支持向量机（SVM），全称是support vector machine,简单来说，它是一种二类分类器，基本模型就是在特征空间上寻找间隔最大的线性分类器，基于这个模型我们更改核函数就可以把它应用于非线性问题之中，首先我们看他的定义，什么是“在特征空间中寻找间隔最大的线性分类器”？首先我们应该知道什么是线性分类...
网友点评：
宫禄贵17148981212：
支持向量机怎么做预测 -
让胡路区1845回复：
支持向量机 既可以做分类预测,也可以做数值预测,用matlab或者clementine里面都可以做的.. 有时间交流
宫禄贵17148981212：
支持向量机 这个名字是怎么来的?
让胡路区1845回复：
支持向量机SVM(Support Vector Machine)作为一种可训练的机器学习方法,依靠小样本学习后的模型参数进行导航星提取,可以得到分布均匀且恒星数量大为减少的导航星表 基本情况 Vapnik等人在多年研究统计学习理论基础上对线性分类器提...
宫禄贵17148981212：
支持向量机的输入和输出是什么 -
让胡路区1845回复：
对于训练集来说,输入当然是带有标签的一组向量(x,y)目标是找到判别函数中的参数向量W.对于测试集来说,输入就是X,输出是y.我是这么理解你得问题的.
