常用的分类算法有支持向量机和答：常用的分类算法有决策树，基于规则的分类算法，神经网络，支持向量机和朴素贝叶斯分类法等。贝叶斯分类算法是统计学的一种分类方法，它是一类利用概率统计知识进行分类的算法。在许多场合，朴素贝叶斯(Na_veBayes，NB)分类算法...
svm算法是什么?答：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。
支持向量机(SVM)答：支持向量机(support vector machine),故一般简称SVM,通俗来讲,它是一种二分类模型,其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器,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...
支持向量机的基本原理答：将支持向量机改进的聚类算法被称为支持向量聚类，当数据未被标记或者仅一些数据被标记时，支持向量聚类经常在工业应用中用作分类步骤的预处理。应用 1、用于文本和超文本的分类，在归纳和直推方法中都可以显著减少所需要的有类...
svm支持向量机原理答：svm支持向量机原理 SVM简介 支持向量机（support vector machines, SVM）是一种二分类模型，它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器，间隔最大使它有别于感知机；SVM还包括核技巧，这使它成为实质上的非线性...
用于监督分类的算法答：支持向量机算法 支持向量机算法是一种基于最大间隔分类的监督分类算法，其基本思想是将数据映射到高维空间中，通过寻找最优的超平面来进行分类。支持向量机算法的优点是对噪声和非线性数据具有较好的鲁棒性，但是需要对参数进行...
你知道支持向量机(SVM)是什么意思吗?答：超级通俗的解释：支持向量机是用来解决分类问题的。先考虑最简单的情况，豌豆和米粒，用晒子很快可以分开，小颗粒漏下去，大颗粒保留。用一个函数来表示就是当直径d大于某个值D，就判定为豌豆，小于某个值就是米粒。d>D,...
常用的分类器算法包括哪些?答：常用的分类器算法包括决策树、K近邻算法、支持向量机、逻辑回归和朴素贝叶斯分类器等。详细解释：1. 决策树：决策树是一种基于树形结构的分类器算法。它通过对特征进行一系列的问题判断，将数据逐步划分到不同的类别中。决策...
西瓜书第六章支持向量机(6.1-6.2)答：支持向量机（SVM），全称是support vector machine,简单来说，它是一种二类分类器，基本模型就是在特征空间上寻找间隔最大的线性分类器，基于这个模型我们更改核函数就可以把它应用于非线性问题之中，首先我们看他的定义，什么...
支持向量机的基本原理答：SVM是一种有监督的学习方法，主要针对小样本数据进行学习、分类和预测，类似的根据样本进行学习的方法还有决策树归纳算法等。支持向量机的应用实例 支持向量机是一种监督模式识别和机器学习方法，采用最大分类间隔准则实现有限训练...
网友点评：
容海差13168609516：
适合于多分类的半监督学习算法有哪些 -
雅江县2607回复：
maxsoft作为logistics二分类的改进版,天生适合多分类;神经网络(如bp神经网络,随机权神经网络,RBF神经网络等);通过建立多个支持向量机或者最小二乘支持向量机分类模型,通过投票算法选择概率最大的分类标签;也可以通过聚类算法(KNN,kMeans等)等无监督学习算法实现分类.或许不太完善,欢迎补充.(机器学习算法与Python学习)
容海差13168609516：
Support Vector Machine是什么? -
雅江县2607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...
容海差13168609516：
支持向量机算法 只能分成两类吗 -
雅江县2607回复：
One Class SVM 是指你的training data 只有一类positive (或者negative)的data, 而没有另外的一类.在这时,你需要learn的实际上你training data 的boundary.而这时不能使用 maximum margin 了,因为你没有两类的data. 所以呢,在这边文章
容海差13168609516：
怎么用支持向量机做五种分类 -
雅江县2607回复：
推荐用weka软件.里面集成多种基于SVM的算法.
容海差13168609516：
用于数据挖掘的分类算法有哪些,各有何优劣 -
雅江县2607回复：
1. C4.5 C4.5算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法,其核心算法是ID3算法. 2. The k-means algorithm 即K-Means算法 k-means algorithm算法是一个聚类算法,把n的对象根据他们的属性分为k个分割,k < n.它与处理混合正态分布的最...
容海差13168609516：
简述作为分类器的感知器有哪些特点 -
雅江县2607回复：
自从90年代初经典SVM的提出,由于其完整的理论框架和在实际应用中取得的很多好的效果,在机器学习领域受到了广泛的重视.其理论和应用在横向和纵向上都有了发展. 理论上:1.模糊支持向量机,引入样本对类别的隶属度函数,这样每...
