支持向量机及Python代码实现答：回答：支持向量机及Python代码实现 做机器学习的一定对支持向量机(supportvectormachine-SVM)颇为熟悉,因为在深度学习出现之前,SVM一直霸占着机器学习老大哥的位子。他的理论很优美,各种变种改进版本也很多,比如latent-SVM,structural-SVM等。这节先来看看SVM的理论吧,在(图一)中A图表示有两类...
支持向量机原理答：（1）支持向量机线性回归 设样本集为：（x1，y1），…，（xi，yi），x∈Rn，y∈R，回归函数用下列线性方程来表示：f（x）=w·x＋b （4.14）假设所有训练数据在ε精度下如图4.5所示无误差地用线性函数拟合，即 基坑降水工程的环境效应与评价方法 图4.5 支持向量机回归 考虑到允许误差的情况，...
支持向量机(SVM)——原理篇答：支持向量机（SVM）——svm原理并不难理解，其可以归结为一句话，就是最大化离超平面最近点（支持向量）到该平面的距离。支持向量机（support vectorQmachine，简称SVM）是一种二分类模型，它的基本模型是在特征空间上的间隔最大化的线性分类器，其学习模型的策略是间隔最大化，可转化为一个求解凸二次...
支持向量机——核技巧答：假设有这么一个函数 将 映射到 。这就是映射函数的本质， 能将当前维度的数据转换数据或者映射到更高维度 。书中给出的第一个实例，让我总以为映射函数，仅仅只是变换形式。其实他的作用更应该是升维。有点误导人 现在我们要开始升维了！回到我们 支持向量机——拉格朗日乘子法 这一篇文...
非线性支持向量机与核函数答：核技巧的基本想法是通过一个非线性变换将输入空间（欧式空间 或离散集合）对应于一个特征空间（希尔伯特空间 ），使得在输入空间 中的超曲面模型对应于特征空间 中的超平面模型（支持向量机）。设 是输入空间（欧式空间 或离散集合）， 是特征空间（希尔伯特空间），如果存在一个从 到 的...
支持向量机算法原理答：支持向量机算法原理介绍如下：支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）是一种广泛应用的机器学习算法，主要用于解决支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）是一种广泛应用的机器学习算法，主要用于解决二分类问题。其基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器，这个间隔最大使它有别于...
支持向量机(SVM)基本原理答：至此,我们便得到了一个maximum margin hyper plane classifier,这就是所谓的支持向量机(Support Vector Machine)。当然,到目前为止,我们的 SVM 还比较弱,只能处理线性的情况,不过,在得到了对偶dual 形式之后,通过 Kernel 推广到非线性的情况就变成了一件非常容易的事情了(通过求解对偶问题得到最优解,这就是线性可分...
如何用Python实现支持向量机答：看这个文章 blog.csdn.net/zouxy09/article/details/17292011 机器学习算法与Python实践之（四）支持向量机（SVM）实现
支持向量机中w0是什么?和w的表达式分别是什么?答：探索支持向量机中的核心参数：w0与w的奥秘 在深度挖掘支持向量机(SVM)的工作原理时，我们不可避免地会遇到两个关键参数：w0和w。首先，让我们从超平面的定义入手：在二维空间中，超平面被表述为W·X + b = 0，其中W是我们所说的权重向量，它由一组权重参数w1, w2, ..., wn构成，每个wn对应于...
支持向量机的基本原理答：支持向量机的主要思想是：建立一个最优决策超平面，使得该平面两侧距离该平面最近的两类样本之间的距离最大化，从而对分类问题提供良好的泛化能力。对于一个多维的样本集，系统随机产生一个超平面并不断移动，对样本进行分类，直到训练样本中属于不同类别的样本点正好位于该超平面的两侧，满足该条件的超平面...
网友点评：
文卿瑾13613035326：
支持向量机的输入和输出是什么 -
蕉岭县1018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.
文卿瑾13613035326：
svm 是什么? -
蕉岭县1018回复：
1.SVM是统计学概念上一个有监督的学习方法,用来进行分类和回归分析. 2.SVM原理svm是一种有坚实理论的基础的、新颖的小样本学习方法.svm的理论基础式结构风险最小化原理和基础统计学习理论的VC维理论.
文卿瑾13613035326：
Support Vector Machine是什么? -
蕉岭县1018回复：
Support Vector Machine - 支持向量机,常简称为SVM,是一种监督式学习的方法,可广泛地应用于统计分类以及回归分析. 支持向量机属于一般化线性分类器,也可以被认为是提克洛夫规范化(Tikhonov Regularization)方法的一个特例.这...
文卿瑾13613035326：
libsvm支持向量机C - SVM和NU - Svm的区别 -
蕉岭县1018回复：
支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是Corinna Cortes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.在机器学习中,支持向量机(SVM,还支持矢量网络)是与相关的学习算法有关的监督学习模型,可以分析数据,识别模式,用于分类和回归分析.
