支持向量机分类为什么会出现分3类比分2类准确度高很多答：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=...
支持向量机中w0是什么?和w的表达式分别是什么?答：这里，w0就像是一个基点，它让我们的决策边界在原点附近产生偏移，从而更加灵活地适应数据分布。简而言之，w0和w共同构建了支持向量机的决策逻辑，w0作为隐含的偏置，调整了分类决策的起点，而w则是根据特征的重要性调整决策边界的权重。理解这两个参数对于掌握SVM的核心原理至关重要，它们在构建模型和优化...
支持向量机答：1、对高维数据集十分有效。2、当p>n时，依然有效。3、高效利用内存。4、不同的核函数与决策函数一一对应。缺点如下：1、当p>>n时，需要合理选用核函数以避免过拟合。2、由于支持向量机不直接提供概率估计，需要经过五折交叉验证计算得到，所以它较慢。SVC、NuSVC和LinearSVC能够实现多元分类。SVC与NuSVC...
svm算法是什么?答：SVM算法中文翻译为支持向量机，它的英文全称是Support Vector Machine。之所以叫作支持向量机，是因为该算法最终训练出来的模型，由一些支持向量决定。所谓的支持向量，也就是能够决定最终模型的向量。SVM算法最初是用来解决二分类问题的，而在这个基础上进行扩展，也能够处理多分类问题以及回归问题。SVM算法的...
支持向量机学习算法答：基坑降水环境影响评价参数选取降水方式、岩土性质、水文地质边界、基坑侧壁状态、边载分布、后续使用年限、基础型式、差异沉降8级，目标输出模式对应4个级别：优等级（Ⅰ）、良好级（Ⅱ）、中等级（Ⅲ）、差级（Ⅳ）。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...
支持向量机(三)——线性支持向量机答：一方面，线性可分支持向量机只适用于线性可分的训练数据集，对于线性不可分的训练数据集则是无能为力的。另一方面，即使训练数据集线性可分，线性可分支持向量机强依赖于离分类超平面最近的样本[3]，过拟合的风险很大。这时候就需要有一定容错能力的分类模型，线性支持向量机，或者叫软间隔支持向量机，就...
多类支持向量分类答：其基本想法是把某一种类别的样本当作一个类别，剩余其它类别的样本当作另一个类别，这样就变成了一个两分类问题。这种分类方案的缺点是训练样本数目大，训练困难。（2）1-a-1分类器 其做法是在多类别中，任意抽取两类进行两两配对，转化成两类问题进行训练学习。识别时对所构成的多个支持向量机进行综合...
支持向量机答：(1)线性可分支持向量机: 又称为硬间隔支持向量机,通过硬间隔最大化来学习一个线性分类器。适合 数据线性可分 情况; (2)线性支持向量机: 又称为软间隔支持向量机,通过软间隔最大化来学习一个线性分类器。适合 数据近似线性可分 情况; (3)非线性支持向量机: 通过核技巧和软间隔最大化来学一个非线性分类器...
支持向量机(SVM)基本原理答：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,这就是线性可分条件下支持向量机的对偶算法,这样做的优点在于:一者对偶问题往往更容易求解;二者可以自然的引入核函数,进而推广到非线性分类问题”...
支持向量机答：支持向量机(Suport Vector Machine,常简称为SVM),是一个监督式学习的方式。支持向量机属于一般化线性分类器,这类分类器的特点是能够同时最小化经验误差与最大化几何边缘区,因此支持向量机机也被称为最大边缘区分类器。 蓝色和红色的线圈出来的点就是所谓的支持向量,离分界线最近的点,如果去掉这些点,直线多半要改...
网友点评：
纪俭和18748668934：
SVM支持向量机多类问题 -
剑川县963回复：
one vs one;one vs other;cramer and singer 2001;Error Correcting Output Code.
纪俭和18748668934：
支持向量机怎么做预测 -
剑川县963回复：
支持向量机 既可以做分类预测,也可以做数值预测,用matlab或者clementine里面都可以做的.. 有时间交流
