人工智能常用的算法有哪些答：人工智能常用的算法有：线性回归、逻辑回归、决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等。1、线性回归 线性回归（Linear Regression）可能是最流行的机器学习算法。线性回归就是要找一条直线，并且让这条直线尽可能地拟合散点图中的数据...
机器学习中常用的算法有哪些答：4.支持向量机（SVM）支持向量机算法是一种分类器，它试图在不同的类别之间找到最优的决策边界。该算法建立在一系列向量之上，每个向量代表一个训练集数据点。5.朴素贝叶斯朴素贝叶斯算法是一种分类器，它基于贝叶斯定理，计算...
农田有效灌溉面积的预测方法及应用?答：在数据序列的预测中，目前广泛采用的方法有移动平均法、指数平滑法、线性回归法、灰色预测法、神经网络法和支持向量机方法等。这些方法中神经网络法和支持向量机方法从本质上来说更为适合应用于非线性预测问题。而农田有效灌溉...
监督学习的经典算法答：监督学习是机器学习中的一种常见范式，经典的监督学习算法包括以下几种：线性回归（Linear Regression）、逻辑回归（Logistic Regression）、决策树（Decision Trees）、支持向量机（Support Vector Machines，SVM）、K最近邻算法（K...
最典型的监督学习算法包括回归和答：支持向量机：支持向量机（SVM）是一种用于分类和回归问题的监督学习算法。它通过找到一个超平面，使得该超平面可以最大化地将不同类别的数据分隔开。决策树：决策树是一种用于分类和回归问题的监督学习算法。它通过将数据集...
人工智能技术的学习思路有哪些?答：3.学习机器学习：机器学习是AI的一个重要分支，涉及到许多算法和技术，如监督学习、无监督学习、深度学习等。从基本的线性回归和逻辑回归开始，逐步学习其他算法，如决策树、支持向量机、随机森林、神经网络等。4.学习深度学习...
如何 编程 建立 shogun toolbox v0.10.0答：除了支持向量机和回归,SHOGUN还包含有大量的线性方法,如线性判别分析 (LDA),线性规划机(LPM),(内核)的感知,和算法训练隐马尔可夫模型。 在shogun的官网上浏览了里面函数的使用,给我的感觉就是它就像一个硕大无比的黑匣子,对于使用...
高一数学教师教学反思答：以《平面向量基本定理》为例,采用“一个定理+三项注意”的模式,重点放在学生接受平面向量的基本定理和例题、习题的模仿与训练上,是一个层次;告诉学生平面向量基本定理蕴含着分解、转化思想,重点放在定理的得出和证明的方法上是另一层次;...
做一个大数据项目一个团队一般如何分工的?答：数据挖掘组就是拿到可用的数据之后通过数据挖掘算法，去研究之前设定好的影响因子之间的因果关系，主要的分类算法有决策树、贝叶斯分类、基于规则的分类、神经网络、持向量机 、懒惰学习算法中的K-最近邻分类和基于案例的推理等...
如何高效学习心得体会答：学习心得是通过认真学习一种知识后，自己所收获的感想，是一种读书、实践后所写的感受性文字，是将学习的东西运用到实践中去，通过实践反思学习内容并记录下来的文字，近似于经验总结。心得是指工作或学习中的体验和领悟到的...
网友点评：
秋溥峰13952757279：
支持向量机是什么东西?
井陉矿区1094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.
秋溥峰13952757279：
支持向量机模型的基本原理是什么 -
井陉矿区1094回复：
支持向量机可用来做分类和拟合. 其中分类的基本原理就是不仅仅要将分类点正确区分, 而且还要使得分隔的距离最大. 这便可以转化为凸二次规划问题来求解.
