SVM mode是什么?答：然后进行组合使用。机器学习算法常见算法中包括决策树、随机森林、贝叶斯等，上述均有良好的可解释性，比如决策树是将特征按分割点不停地划分出类别，随机森林是多个决策树模型，贝叶斯模型是利用贝叶斯概率原理进行计算。与上述不同，支持向量机模型是利用运筹规划约束求最优解，而此最优解是一个空间平面，...
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
支持向量机分类超平面方程为什么是w*x+b=0?答：揭秘支持向量机：为何最大边界超平面方程是w*x+b=0？在探索支持向量机的神秘世界中，我们不难发现，最大边界超平面方程w*x+b=0并非偶然选择，而是经过深思熟虑的假设。这个看似简单的等式，其实蕴含了深刻的几何原理和优化策略。其中，w，这个法向量，如同一把无形的尺子，决定着超平面的方向，而b，则...
医学论文开题报告答：其中又以启发发(heuristic method,简称HM),支持向量机(Support Vector Machine,简称SVM),基因表达式编程(Gene Expression Programming,简称GEP)比较常见。支持向量机(Support Vector Machine)是Vapnik[10]等人根据统计学理论提出的一种新的通用学习方法,它是建立在统计学理论的VC维理论和结构风险最小原理基础上的,能较好...
向量机的概念和相关应用答：向量机的相关应用。SVM在各领域的模式识别问题中有广泛应用，包括人像识别（face recognition）、文本分类（text categorization）、笔迹识别（handwriting recognition）、生物信息学等。向量机原理：支持向量机（SVM）是机器学习算法之一，是二分类算法。给定一组训练样本集，如图，样本数据集是二维的，分散在...
支持向量机的对偶问题是什么答：对偶问题的解具有稀疏性，即只有少数样本点的拉格朗日乘数不为零，这些点就是支持向量。这个特性可以减少模型的复杂度，提高模型的泛化能力。支持向量机（SVM）的基本原理：1、支持向量机是基于统计学习理论的机器学习算法，其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器。间隔最大使得它有别于感知机。
svm算法是什么?答：SVM算法的历史 早在1963 年，著名的前苏联统计学家弗拉基米尔·瓦普尼克在读博士期间，就和他的同事阿列克谢·切尔沃宁基斯共同提出了支持向量机的概念。但由于当时的国际环境影响，他们用俄文发表的论文，并没有受到国际学术界的关注。直到 20 世纪 90 年代，瓦普尼克随着移民潮来到美国，而后又发表了 ...
支持向量机的英文缩写是答：支持向量机（英语：Support Vector Machine, 简称SVM)，是一种有监督学习方法，可被广泛应用于统计分类以及线性回归。Vapnik等人在多年研究统计学习理论基础上对线性分类器提出了另一种设计最佳准则。其原理也从线性可分说起，然后扩展到线性不可分的情况。甚至扩展到使用非线性函数中去，这种分类器被称为...
基于支持向量机方法的土地退化信息提取答：在支持向量机方法的应用中,采用不同的内积核函数,就能够构造不同类型的非线性分类面的学习机器。常见的内积核函数有三类:多项式核函数、径向基函数和S型内积核函数。 2.神经网络方法 神经网络方法需要对土地退化指标建立评价分级标准,根据人工神经网络建模原理,以分级标准数据和野外调查GPS定位样本作为训练样本,通过人工...
数据挖掘中的经典算法答：2.支持向量机 而Support vector machines就是支持向量机，简称SV机（论文中一般简称SVM）。它是一种监督式学习的方法，这种方法广泛的应用于统计分类以及回归分析中。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。
网友点评：
池苑制17273927252：
matlab的支持向量机到底是如何对未知类别进行分类的?,如何根据训练模型来预测未知数据的类别标签 -
九寨沟县1113回复：
支持向量机有判别函数.预测未知样本时,是将样本信息输入至判别函数中,然后得到分类结果.判别函数的产生,就是通过训练来得到的.所以,分类的步骤为:通过对训练样本的训练,得到判别函数.再将未知样本的信息输入至判别函数,就可以得到结果.具体的支持向量机的模型,可以参照《模式识别》一书中的讲解或者研究者的论文.
池苑制17273927252：
支持向量机算法是基于监督的还是基于半监督的 -
九寨沟县1113回复：
分类作为数据挖掘领域中一项非常重要的任务,它的目的是学会一个分类函数或分类模型(或者叫做分类器),而支持向量机本身便是一种监督式学习的方法. 引自CSDN:网页链接
池苑制17273927252：
支持向量机是什么东西?
九寨沟县1113回复：
支持向量机(SVM)是数据挖掘中的一个新方法,能非常成功地处理回归问题(时间序列分析)和模式识别(分类问题、判别分析)等诸多问题,并可推广于预测和综合评价等领域,因此可应用于理科、工科和管理等多种学科.目前国际上支持向量机在理论研究和实际应用两方面都正处于飞速发展阶段.它广泛的应用于统计分类以及回归分析中. 支持向量机属于一般化线性分类器.他们也可以认为是提克洛夫规则化(Tikhonov Regularization)方法的一个特例.这族分类器的特点是他们能够同时最小化经验误差与最大化几何边缘区.因此支持向量机也被称为最大边缘区分类器.
池苑制17273927252：
要学习主成分分析PCA和支持向量机SVM,谁能推荐两本书或两篇论文做参考?英文也可以,比较权威,大家都看 -
九寨沟县1113回复：
主成分分析方面可以看以下两篇论文,个人觉得讲的比较好:Kernel_principal_component_analysis,Bernhard Sc...
池苑制17273927252：
支持向量机总体概述是什么?
九寨沟县1113回复：
支持向量机总体概述:编辑在机器学习中,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
