Support Vector Machine是什么,具体解释下。答：SVM(support vector machine 支持向量机)支持向量机SVM(Support Vector Machine)作为一种可训练的机器学习方法,依靠小样本学习后的模型参数进行导航星提取,可以得到分布均匀且恒星数量大为减少的导航星表 SVM的主要思想可以概括为两点：1) 它是针对线性可分情况进行分析，对于线性不可分的情况，通过使用非...
什么是支持向量?答：支持向量是机器学习中支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）模型的一个重要概念。在SVM的训练过程中，支持向量是指那些对决定超平面位置起到关键作用的训练样本点。详细来说，支持向量机是一种二分类模型，其基本原理是找到一个最优的超平面，使得该超平面能够尽可能地将两类样本点分隔开，同时保证...
支持向量机的英文缩写是答：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，这种分类器被称为支持向量机。主要思想 ⑴ 它是针对线性可分情况进行分析，对于线性不可分的情况，通过使用非线性映射算法将低维输入...
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...
请高人指点!什么是支持向量机(SVM)?其本质原理是什么?答：支持向量机SVM ( Support Vector Machines)是由Vanpik领导的AT&TBell实验室研究小组 在1963年提出的一种新的非常有潜力的分类技术, SVM是一种基于统计学习理论的模式识别方法，主要应用于模式识别领域.由于当时这些研究尚不十分完善,在解决模式识别问题中往往趋于保守,且数学上比较艰涩,因此这些研究一直没有...
支持向量机是什么意思答：支持向量机（SVM）是90年代中期发展起来的基于统计学习理论的一种机器学习方法，通过寻求结构化风险最小来提高学习机泛化能力，实现经验风险和置信范围的最小化，从而达到在统计样本量较少的情况下，亦能获得良好统计规律的目的。通俗来讲，它是一种二类分类模型，其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的...
支持向量机支持了什么元素的成立答：SVM的成立支持以下几个元素：1、线性可分性：SVM的基本思想是将不同类别的数据分开，因此要求数据点在特征空间中是线性可分的。2、最大间隔：SVM的目标是找到一个最优的超平面，使得不同类别之间的距离最大化。这个距离就是超平面与支持向量之间的距离，也被称为最大间隔。3、核函数：对于非线性可分...
支持向量机请通俗介绍 高中文化答：有时候，分类的那条线不一定是直线，还有可能是曲线，我们通过某些函数来转换，就可以转化成刚才的哪种多维的分类问题，这个就是核函数的思想。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...
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...
请简述线性可分svm的基本思想答：SVM对于二元线性可分数据的基本原理如下;SVM 是一种二类分类模型。它的基本模型是在特征空间中寻找间隔最大化的分离超平面的线性分类器。1、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；2、当训练数据近似线性可分时，引入松弛变量，通过软间隔最大化，学习一...
网友点评：
仇屠肾15098614894：
Support Vector Machine是什么? -
新余市2537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...
仇屠肾15098614894：
支持向量机是谁提出来的呢?
新余市2537回复：
请采纳我的答案. 支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)是CorinnaCortes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
仇屠肾15098614894：
支持向量有什么用处呢?
新余市2537回复：
支持向量机主要解决的是一个2分类问题,它的基本思想是试图把一个低维的线性不可分的问题转化成一个高维的线性可分的问题
仇屠肾15098614894：
人脸识别是什么 -
新余市2537回复：
人脸识别特指利用分析比较人脸视觉特征信息进行身份鉴别的计算机技术.人脸识别是一项热门的计算机技术研究领域,它属于生物特征识别技术,是对生物体(一般特指人)本身的生物特征来区分生物体个体. 广义的人脸识别实际包括构建人...
仇屠肾15098614894：
支持向量机 这个名字是怎么来的?
新余市2537回复：
支持向量机SVM(Support Vector Machine)作为一种可训练的机器学习方法,依靠小样本学习后的模型参数进行导航星提取,可以得到分布均匀且恒星数量大为减少的导航星表 基本情况 Vapnik等人在多年研究统计学习理论基础上对线性分类器提...
