分类II-神经网络和支持向量机答：支持向量机可以做到全局最优，而神经网络容易陷入多重局部最优。libsvm和SVMLite都是非常流行的支持向量机工具，e1071包提供了libsvm的实现，klap包提供了对后者的实现。 SVM优势在于利用了面向工程问题的核函数，能够提供...
将空间中的离散点用什么进行分类答：2、决策树分类算法：该算法将数据点分类为不同的类别，然后构建一棵决策树，通过不断地进行特征分类，将数据点分配到最终的类别中。3、支持向量机分类算法：该算法基于一组已知类别的数据，构建一个模型，然后将待分类的数据...
求python支持向量机数据设置标签代码答：以下是使用Python中的Scikit-learn库实现支持向量机（SVM）模型的数据设置标签代码示例：from sklearn import svm 假设有以下三个样本的数据：X = [[0, 0], [1, 1], [2, 2]]y = [0, 1, 1] # 对应每个数据...
常用的分类算法有支持向量机和答：常用的分类算法有决策树，基于规则的分类算法，神经网络，支持向量机和朴素贝叶斯分类法等。贝叶斯分类算法是统计学的一种分类方法，它是一类利用概率统计知识进行分类的算法。在许多场合，朴素贝叶斯(Na_veBayes，NB)分类算法...
如何通俗易懂地解释支持向量回归?答：例如：分类的函数是个圆形x^2+y^2-4=0。这个时候令x^2=a; y^2=b,还不就变成了a+b-4=0 这种直线问题了。这就是支持向量机的思想。机的意思就是 算法，机器学习领域里面常常用“机”这个字表示算法 支持向量...
哪些算法是分类算法答：分类算法主要包括以下几种：1. 决策树算法：是一种基于树形结构的分类算法，通过构建决策树来对数据进行分类。2. 朴素贝叶斯算法：是一种基于概率的分类算法，通过计算各类标签的概率来对数据进行分类。3. 支持向量机算法：是...
最典型的监督学习算法包括回归和答：逻辑回归：逻辑回归是一种用于分类问题的监督学习算法。它通过拟合一个逻辑函数来预测类别概率，然后将概率与阈值进行比较，从而将数据点分为两个或多个类别。支持向量机：支持向量机（SVM）是一种用于分类和回归问题的监督学习...
支持向量机学习算法答：用一对多多类支持向量机水质分类法：有四类等级要划分，于是在抽取训练集的时候，分别抽取I所对应的向量作为正集，其余所对应的向量作为负集；Ⅱ所对应的向量作为正集，其余所对应的向量作为负集……，这四个训练集分别进行...
svm是否适合大规模的数据答：当训练样本线性可分时，通过硬间隔最大化，学习一个线性分类器，即线性可分支持向量机。当训练数据近似线性可分时，引入松弛变量和惩罚因子，通过软间隔最大化，学习一个线性分类器，即线性支持向量机。当训练数据线性不可分...
哪些机器学习算法可以处理多分类答：maxsoft作为logistics二分类的改进版，天生适合多分类；神经网络(如bp神经网络，随机权神经网络，RBF神经网络等)；通过建立多个支持向量机或者最小二乘支持向量机分类模型，通过投票算法选择概率最大的分类标签；也可以通过聚类...
网友点评：
鲁绿菡19615593089：
跪求用MATLAB编写的svm源程序,可以实现支持向量机用于特征分类或提取 -
莎车县1903回复：
用LIBSVM工具箱,它是由台湾大学林智仁(Chih-Jen Lin)等开发和设计的,它是一个简单、易于使用并且快速有效的SVM软件工具包,可以解决C-支持向量分类(C-SVC)、v-支持向量分类(v-SVC)、分布估计(one-class SVM)、e-支持向量回归(e-SVR)和v-支持向量回归(v-SVR)问题.软件下载网址:http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/index.html#matlab页面上有MATLAB版的,只要在matlab中安装一下就可以用了!
鲁绿菡19615593089：
支持向量机研究现状 -
莎车县1903回复：
支持向量机能较好地解决小样本、非线性、高维数和局部极小点等实际问题,已成为机器学习界的研究热点之一.目前,国际上对这一理论的讨论和进一步研究较为深入.我国国内对这一理论已经开展了积极,有效的研究工作,尤其是近几年支...
