什么是支持向量机(SVM)以及它的用途答：支持向量机将向量映射到一个更高维的空间里,在这个空间里建立有一个最大间隔超平面.在分开数据的超平面的两边建有两个互相平行的超平面.分隔超平面使两个平行超平面的距离最大化.假定平行超平面间的距离或差距越大,分类器的总误差越小.它是一种监督式学习的方法,广泛应用于统计分类以及回归分析中.
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...
什么是支持向量机,SVM与LR的区别?答：支持向量机为一个二分类模型,它的基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器。而它的学习策略为最大化分类间隔,最终可转化为凸二次规划问题求解。LR是参数模型,SVM为非参数模型。LR采用的损失函数为logisticalloss,而SVM采用的是hingeloss。在学习分类器的时候,SVM只考虑与分类最相关的少数支持向量...
支持向量机是什么意思?答：svm是一种典型的二类分类模型。支持向量机（英语：support vector machine，常简称为SVM，又名支持向量网络）是在分类与回归分析中分析数据的监督式学习模型与相关的学习算法。给定一组训练实例，每个训练实例被标记为属于两个类别中的一个或另一个，SVM训练算法创建一个将新的实例分配给两个类别之一的模型...
你知道支持向量机(SVM)是什么意思吗?答：超级通俗的解释：支持向量机是用来解决分类问题的。先考虑最简单的情况，豌豆和米粒，用晒子很快可以分开，小颗粒漏下去，大颗粒保留。用一个函数来表示就是当直径d大于某个值D，就判定为豌豆，小于某个值就是米粒。d>D, 豌豆d<D,米粒在数轴上就是在d左边就是米粒，右边就是绿豆，这是一维的情况...
请高人指点!什么是支持向量机(SVM)?其本质原理是什么?答：支持向量机SVM ( Support Vector Machines)是由Vanpik领导的AT&TBell实验室研究小组 在1963年提出的一种新的非常有潜力的分类技术, SVM是一种基于统计学习理论的模式识别方法，主要应用于模式识别领域.由于当时这些研究尚不十分完善,在解决模式识别问题中往往趋于保守,且数学上比较艰涩,因此这些研究一直没有...
汽车svm是什么意思答：支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一类按监督学习方式对数据进行二元分类的广义线性分类器，其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面。SVM使用铰链损失函数计算经验风险并在求解系统中加入了正则化项以优化结构风险，是一个具有稀疏性和稳健性的分类器 。SVM可以通过核方法进行非线性分类，是...
样本集中的所有样本均是支持向量吗答：样本集中的所有样本均是支持向量。这些点非常特别，这是因为超平面的参数完全由这三个点确定。该超平面和任何其他的点无关。如果改变其他点的位置，只要其他点不落入虚线上或者虚线内，那么超平面的参数都不会改变。A，B，C 这三个点被称为支持向量（support vectors）。位置平均数：位置平均数就是根据...
支持向量机的基本原理是什么?答：将只有一小部分小为零，它们对应的样本就是支持向量。（2）支持向量机非线性回归 以上讨论的是线性问题，对于非线性问题，把输入样本xi通过ψ：x→H映射到高维特征空间H（可能是无穷维）。当在特征空间中构造最优超平面时，实际上只需进行内积运算，而这种内积运算是可以用原空间中的函数来实现的，没有...
支持向量机的基本思想是什么?答：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。最佳超平面的一个合理...
网友点评：
廖娴凌18231864321：
支持向量数据描述算法输出的是什么意思 -
汉源县724回复：
一个支持向量机的构造一个超平面,或在高或无限维空间,其
廖娴凌18231864321：
请问支持向量机是用来做什么的?
汉源县724回复：
支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)是CorinnaCortes和Vapnik等于1995年首先提出的,它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势,并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中
廖娴凌18231864321：
支持向量机和线性判别函数的区别 -
汉源县724回复：
f(x)是取值为1和-1的函数.sgn代表符号,括号里大于0时取1,小于0取-1 括号里的部分是个线性函数,这个函数满足到两类训练数据的间距最大,具体表达式是通过一些优化算法求出来的 你下面划横线的b*是线性函数的常数项,w*是超平面的法向量(可以理解成跟超平面的“斜率”有关系).x+和x-分别是两个类中的所谓“支持向量” SVM其实没什么难的,就是两类数据找到一个最大间隔的超平面分开,再结合一些数学工具发展出一套理论,vapnik
廖娴凌18231864321：
支持向量机的数学原理是什么?
汉源县724回复：
注意:(1)对于A中不同的元素,在B中不一定有不同的象;(2)B中每个元素都有原象,称映射f建立了集合A和集合B之间的一个一一对应关系,也称f是A到B上的一一映射
廖娴凌18231864321：
支持向量机该如何理解?
汉源县724回复：
支持向量机的理解需要数据挖掘或机器学习的相关背景知识,在没有背景知识的情况下,可以先将支持向量机看作简单分类工具,再进一步引入核函数进行理解
