svm算法对大规模数据集上的分类效果通常比较好答：在处理大规模数据集时，SVM的优势主要表现在以下几个方面：泛化能力：SVM通过使用核函数将原始数据集扩展到高维空间，使得在训练数据之外的样本也能够被有效地分类。这就大大提高了算法的泛化能力，避免了过拟合的问题。鲁棒性...
SVM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...
svm在多类分类算法中的分析和应用答：svm本身是一个二元分类器，你要进行多元分类，必须构造多分类算法，常见的是 一对一 和 一对多 算法。网上关于支持向量机的论文很多，常用的计算工具有基于 MATLAB 的 OSU-SVM 工具包 和 LS-SVM 工具包，效果都还不错。
监督分类算法:选择合适的算法至关重要答：支持向量机(SVM)是一种强大的分类工具,尤其在处理高维数据时表现突出。它能够通过寻找最优的超平面,将不同类别的数据分开。决策树决策树是一种结构直观、易于理解的分类算法,适合处理具有复杂关系的数据集。它通过不断划分数据集,...
请简述线性可分svm的基本思想答：硬间隔最大化（几何间隔）、学习的对偶问题、软间隔最大化（引入松弛变量）、非线性支持向量机（核技巧）。support vector machineSVM，全称是support vector machine，中文名叫支持向量机。SVM是一个面向数据的分类算法，它的...
逻辑回归和SVM的区别是什么?各适用于解决什么问题答：两种方法都是常见的分类算法,从目标函数来看,区别在于逻辑回归采用的是logistical loss,svm采用的是hinge loss.这两个损失函数的目的都是增加对分类影响较大的数据点的权重,减少与分类关系较小的数据点的权重.SVM的处理方法是...
SVM的类型和核函数选择答：线性分类：线性可分性、损失函数（loss function）、经验风险（empirical risk）与结构风险（structural risk）。核函数的选择要求满足Mercer定理（Mercer's theorem），即核函数在样本空间内的任意格拉姆矩阵（Gram matrix）为半...
数据挖掘常用的分类算法根据是否有标签分为答：监督学习算法在训练过程中使用已知结果或标签的数据。这些标签为算法提供了学习目标，使其能够基于输入和输出之间的关系进行预测。常见的监督学习分类算法包括决策树、支持向量机（SVM）、K近邻（K-NN）、逻辑回归等。例如，在...
支持向量机分类法答：支持向量机（Support Vector Machine，SVM）分类过程是基于Vapnik和Cher－ vonenkis提出的统计学习理论（Statistical Learning Theory，SLT），Vapnik对SVM进行了详细的讨论（Vapnik，1995；Shah et al.，2003；Mahesh et al.，...
SVM几种核函数的对比分析以及SVM算法的优缺点?答：经典的支持向量机算法只给出了二类分类的算法，而在数据挖掘的实际应用中，一般要解决多类的分类问题。可以通过多个二类支持向量机的组合来解决。主要有一对多组合模式、一对一组合模式和SVM决策树；再就是通过构造多个分类器的...
网友点评：
闾斩律18862231409：
数据挖掘 分类 -
昌图县190回复：
你好,这叫分类,也叫监督学习.这里是百度文库关于分类算法的介绍:http://wenku.baidu.com/view/bd87eb0216fc700abb68fcbb.html其中SVM算法被认为是效果最好的算法(但从未被证明).搜索和文档处理里常用Bayes算法.决策树的应用也很广泛.另外还有神经网络算法.k邻近算法等.
闾斩律18862231409：
互联网页面的分类有哪些?听说过分类页,聚合页,列表业等,但具体不知道指的是什么,请高人指教 -
昌图县190回复：
你问的问题有些描述不清,下面给你个参考吧1. 技术背景 分类问题是人类所面临的一个非常重要且具有普遍意义的问题.将事物正确的分类,有助于人们认识世界,使杂乱无章的现实世界变得有条理.自动文本分类就是对大量的自然语言文...
闾斩律18862231409：
Linear SVM 和 LR 有什么异同 -
昌图县190回复：
SVM最早是二分类器,LR是回归方法,两者处理的问题不一样,根本不是一个模型,,,现在扩展了SVM做回归,称为SVR算法,SVR算法和LR的本质区别在于衡量误差标准的不同,所以拟合出来的结果不同,但都是好的拟合方法.
闾斩律18862231409：
one - versus - rest和one - versus - one的不同 -
昌图县190回复：
one-versus-rest和one-versus-one的不同 SVM算法最初是为二值分类问题设计的,当处理多类问题时,就需要构造合适的多类分类器. 目前,构造SVM多类分类器的方法主要有两类:一类是直接法,直接在目标函数上进行修改,将多个分类...
闾斩律18862231409：
用于数据挖掘的分类算法有哪些,各有何优劣 -
昌图县190回复：
1. C4.5 C4.5算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法,其核心算法是ID3算法. 2. The k-means algorithm 即K-Means算法 k-means algorithm算法是一个聚类算法,把n的对象根据他们的属性分为k个分割,k < n.它与处理混合正态分布的最...
