支持向量机的基本原理是什么?答：支持向量机回归分为线性回归和非线性回归，其原理如下：（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...
支持向量机回归模型的响应图怎么看答：在响应图中，横轴为预测值，纵轴为真实值，每个点表示一个样本，可以通过观察这些点的分布和趋势来判断模型的表现情况。对于支持向量机回归模型的响应图，在理想情况下，预测值和真实值应该十分接近，因此响应图中的点应该尽量集中在一条对角线上。预测值和真实值之间存在偏差或误差时，这些点则会分散在对...
python中支持向量机回归需要把数据标准化吗?答：在使用支持向量机(SVM)进行回归分析时, 数据标准化是很重要的.SVM 中的核函数是基于输入数据点之间的距离来定义的，如果数据点之间的距离是不一致的，那么核函数的结果就会受到影响。标准化可以确保所有特征在相同尺度上进行计算，避免因为某些特征取值范围过大而导致其他特征被忽略。因此, 在使用SVM进行...
支持向量机可以解决什么问题答：支持向量机可以解决以下问题：分类问题：SVM最初是为了解决分类问题而设计的。它可以用于二分类问题，也可以扩展到多分类问题。通过使用不同的核函数，SVM可以适应不同的数据类型，例如文本、图像等。在文本分类中，SVM可以将文档分为新闻、文章、评论等不同类型；在图像分类中，SVM可以将图像分为动物、汽...
求python支持向量机多元回归预测代码答：这是一段用 Python 来实现 SVM 多元回归预测的代码示例：导入相关库 from sklearn import datasets from sklearn.svm import SVR from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import mean_squared_error 加载数据集 X, y = datasets.load_boston(return_X_y=True)将...
求python多元支持向量机多元回归模型最后预测结果导出代码、测试集与...答：这是一个多元支持向量机回归的模型，以下是一个参考的实现代码：import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn import svmfrom sklearn.metrics import r2_score 模拟数据 np.random.seed(0)X = np.sort(5 * np.random.rand(80, 1), axis=0)y = np.sin(X).ravel()y[:...
支持向量机答：在内核岭回归中我们有谈到过支持向量回归，支持向量分类与支持向量回归都是只依赖于训练集的子集，因为构建模型的代价函数忽略任何接近于模型预测的训练数据。支持向量回归也有三种不同的形式：SVR、NuSVR和LinearSVR。OneClassSVM实现了一个用于无监督的孤立点检测。支持向量机是个强大的工具，不过它的计算和...
支持向量机回归可以得到方程吗答：支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一类按监督学习（supervised learning）方式对数据进行二元分类的广义线性分类器（generalized linear classifier），其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面（maximum-margin hyperplane）[1][2][3]。SVM使用铰链损失函数（hinge loss）计算经验风险（empirical ...
支持向量机(SVM)基本原理答：支持向量机通俗导论(理解SVM的三层境界) 线性回归 给定数据集 , 其中, ,线性回归试图学习到一个线性模型,尽可能地输出正确标记. 如果我们要用线性回归算法来解决一个分类问题,(对于分类,y 取值为 0 或者 1),但如果你使用的是线性回归,那么假设函数的输出值可能远大于 1,或者远小于 0,就算所有训练样本的标签...
数据挖掘-支持向量机答：支持向量机(support vector machine,SVM)是一种出色的分类技术,也可以用于回归分析(SVR)。这种技术可以很好的应用于高维数据,避免维度灾难等问题。 SVM有一个特点就是使用训练集中的一个子集来表示决策边界,该子集称作 支持向量。 SVM的核心目标是找到分类中的最大边缘超平面,让其作为决策边界,那么什么是最大边缘超平...
网友点评：
鲁符汪15972155601：
支持向量机回归预测时能不能多参数输出而不是一个参数,求高人指点!!! -
太白县2109回复：
matlab 支持向量机只能是单输出,输入的数目没有限制,如果是多输出的话,你可以针对每个输出分别建立一个支持向量机,然后分别对应每个输出进行...
鲁符汪15972155601：
r - stuio回归函数的程序包是哪个? -
太白县2109回复：
1、线性模型~回归分析:【包】:stats 【函数】:lm(formula, data, ...)逐步回归:step(lm(formula, data, ...))回归诊断:influence.measure(lm(formula, data, ...))多重共线性:kappa(XX,exact=T), eigen(XX)自相关检验:一阶:dwtest(y~x) 多阶:...
鲁符汪15972155601：
支持向量机回归与分类的区别 -
太白县2109回复：
分类问题和回归问题都要根据训练样本找到一个实值函数g(x). 回归问题的要求是:给定一个新的模式,根据训练集推断它所对应的输出y(实数)是多少.也就是使用y=g(x)来推断任一输入x所对应的输出值.分类问题是:给定一个新的模式,根据训练集推断它所对应的类别(如:+1,-1).也就是使用y=sign(g(x))来推断任一输入x所对应的类别.综上,回归问题和分类问题的本质一样,不同仅在于他们的输出的取值范围不同.分类问题中,输出只允许取两个值;而在回归问题中,输出可取任意实数.
鲁符汪15972155601：
什么是支持向量机(SVM)以及它的用途 -
太白县2109回复：
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.分隔超平面使两个平行超平面的距离最大化.假定平行超平面间的距离或差距越大,分类器的总误差越小. 它是一种监督式学习的方法,广泛应用于统计分类以及回归分析中.
鲁符汪15972155601：
什么是支持向量机(SVM)以及它的用途? -
太白县2109回复：
[答案] 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.分隔超平面使两个平行超平面的距离最大化.假定平行超平面间的距离或差距越大,分类器的总误差越小. ...
