支持向量机优缺点?答：(1)非线性映射是SVM方法的理论基础,SVM利用内积核函数代替向高维空间的非线性映射；(2)对特征空间划分的最优超平面是SVM的目标,最大化分类边际的思想是SVM方法的核心；(3)支持向量是SVM的训练结果,在SVM分类决策中起决定作用的是支持向量；(4)SVM 是一种有坚实理论基础的新颖的小样本学习方法。
支持向量机分类方法的优缺点答：1）解决了小样本情况下的机器学习。2）由于使用核函数方法克服了维数灾难和非线性可分的问题，所以向高维空间映射时没有增加计算的复杂度。（由于支持向量机算法的最终决策函数只由少数的支持向量所确定，所以计算的复杂性取决于支持向量的数目，而不是整个样本空间的维数）。SVM的缺点：1）支持向量机算法...
第6章 支持向量机答：支持向量机 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,它的目的是寻找一个 超平面 来对样本进行分割,分割的原则是 间隔最大化 ,最终转化为一个 凸二次规划 问题来求解。 优点: 1.有严格的数学理论支持,可解释性强 2.能找出对任务至关重要的关键样本(即支持向量) 3.采用核技巧后,可以处理...
二次曲面支持向量机的优点答：二次曲面支持向量机的优点有可处理高维数据，可以处理非线性问题。1、可处理高维数据：SVM适用于高维数据。因为在高维空间中，样本之间的间隔更容易分离，使得SVM能够更好地进行分类。2、可以处理非线性问题：通过使用核函数，SVM可以将非线性问题转换为线性问题来解决。
为什么说SVM是一种典型的二类分类模型?答：支持向量机的优点和缺点：1、由于SVM是一个凸优化问题，所以求得的解一定是全局最优而不是局部最优。2、不仅适用于线性线性问题还适用于非线性问题(用核技巧)。3、拥有高维样本空间的数据也能用SVM，这是因为数据集的复杂度只取决于支持向量而不是数据集的维度，这在某种意义上避免了“维数灾难”。4...
什么是支持向量机?答：SVM学习算法根据有限的样本信息在模型的复杂性和学习能力之间寻求最佳折中，以期获得最好的泛化能力。SVM在形式上类似于多层前向网络，而且己被应用于模式识别、回归分析、数据挖掘等方面。支持向量机方法能够克服多层前向网络的固有缺陷，它有以下几个优点：(1)它是针对有限样本情况的。根据结构风险最小化...
支持向量机答：为了求解线性可分支持向量机的最优化问题,将它作为原始最优化问题,应用到拉格朗日对偶性,通过求解对偶问题得到原始问题的最优解,这就是线性可支持向量机的对偶算法(dual algorithm)。这样做的优点,一是对偶问题往往根据容易求解;二是自然引入核函数,进而推广到非线性可分类问题。 首先构建拉格朗日函数(Lagrange function)...
支持向量机(SVM)答：非线性支持向量机学习算法: 支持向量机的学习问题可以形式化为求解凸二次规划问题。这样的凸二次规划问题具有全局最优解,并且有许多最优化算法可以用于这一一问题的求解。但是当训练样本容量很大时,这些算法往往变得非常低效,以致无法使用。所以,如何高效地实现支持向量机学习就成为一一个重要的问题。目前人们已提出许...
svm是什么答：SVM是指支持向量机（Support Vector Machines）算法。SVM是一种在机器学习领域广泛使用的分类算法。SVM是在有监督学习下，从一系列带标签的训练样本中训练出分类模型，在此基础上预测新样本的分类。SVM通过寻找训练样本中最优的分割超平面来实现分类任务。由于SVM具有快速的训练速度、较高的精度和能够处理高维...
多类支持向量分类答：（2）1-a-1分类器 其做法是在多类别中，任意抽取两类进行两两配对，转化成两类问题进行训练学习。识别时对所构成的多个支持向量机进行综合判断，一般可采用投票方式来完成多类识别。这种分类方案存在一个明显的缺点，就是子分类器过多，测试时需要对每两类都进行比较，导致测试速度慢。它的优点在于，...
网友点评：
漆狱毅13677171233：
什么是向量处理机 -
吉水县934回复：
向量处理机(vector computer),面向向量型并行计算,以流水线结构为主的并行处理计算机.采用先行控制和重叠操作技术、运算流水线、交叉访问的并行存储器等并行处理结构,对提高运算速度有重要作用.但在实际运行时还不能充分发...
漆狱毅13677171233：
人脸识别的ROC曲线是什么 -
吉水县934回复：
支持向量机在小样本模式识别领域具有优势,但其性能评估及核参数、正则化参数的选择尚未有标准算法.将受试者操作特性曲线(Receiver Operating Characteristic,ROC)引入支持向量机分类性能分析和建模参数优化问题.在核参数及正则化参数所构成的二维空间中,调整模型参数阈值描绘ROC曲线,通过比较不同分类器ROC曲线下面积实现模型的性能分析,研究了基于ROC曲线最佳工作点的模型优化问题.工程实例表明,ROC曲线下面积有效地量化了模型的识别性能,并给出了一定寻优范围内的模型参数最优点,可以在SVM模型参数优化问题中推广应用. 谢谢……
