高中学矩阵的省份答：第二个用途是方程降次，也就是利用矩阵的二次型通过升维将线性不可分的数据集映射到高维中，转换为线性可分的情形，这是支持向量机的基本原理之一。第三个用途是变换，矩阵可以通过特征值和特征向量完成维度约简，简化类似图...
支持向量机(三)——线性支持向量机答：支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是监督学习中非常经典的算法。笔者主要参考学习的是李航老师《统计学习方法（第二版）》[1]和周志华老师的西瓜书《机器学习》[2]。一方面，线性可分支持向量机只适用于线性可分的训练...
程序员为什么要学深度学习答：90年代中期,由Vapnik等人提出了支持向量机算法(Support Vector Machines,支持向量机)。很快这个算法就在很多方面体现出了对比神经网络的巨大优势,例如:无需调参、高效率、全局最优解等。基于这些理由,SVM算法迅速打败了神经网络算法成为那个...
SVM的类型和核函数选择答：线性分类：线性可分性、损失函数（loss function）、经验风险（empirical risk）与结构风险（structural risk）。核函数的选择要求满足Mercer定理（Mercer's theorem），即核函数在样本空间内的任意格拉姆矩阵（Gram matrix）为半...
支持向量机原理答：随着支持向量机理论的深入研究，出现了许多变种的支持向量机，如Sheng-wei Fe（2009）提出的两类重要的预测技术：分类和回归。其中分类问题预测要求观察值是离散的，而回归问题主要针对决策属性值是连续的情况，它通过学习训练...
人工智能开发常用的机器学习方法?答：随着互联网行业的不断发展，人工智能和AI技术得到更多人的热捧，那么在学习人工智能和AI技术时，应该掌握各种各样的机器学习方法。下面昌平java培训为大家介绍不同机器学习的具体方法。什么是支持向量机？支持向量机是一种机器...
谁会支持向量机。答：可能是样本本身特征不太明显，可以试着加些别的参数，也可以试着调一调参数此处指分类的阈值，或者用判别分析神经网络其他分类方法试一试。
NLP基础知识和综述答：2003年 Bengio 提出,神经网络语言模型( neural network language model, NNLM)的思想是提出词向量的概念,代替 ngram 使用离散变量(高维),采用连续变量(具有一定维度的实数向量)来进行单词的分布式表示,解决了维度爆炸的问题,同时通过词向量...
svm算法是什么?答：支持向量机（英语：support vector machine，常简称为SVM，又名支持向量网络）是在分类与回归分析中分析数据的监督式学习模型与相关的学习算法。SVM使用铰链损失函数（hinge loss）计算经验风险（empirical risk）并在求解系统中...
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 ...
网友点评：
饶芸湛14721872610：
支持向量机研究现状 -
夹江县949回复：
支持向量机能较好地解决小样本、非线性、高维数和局部极小点等实际问题,已成为机器学习界的研究热点之一.目前,国际上对这一理论的讨论和进一步研究较为深入.我国国内对这一理论已经开展了积极,有效的研究工作,尤其是近几年支...
饶芸湛14721872610：
常用非线性校正方法有哪些
夹江县949回复：
现 代控制系统对传感器的准确度、稳定性和工作条件等方面提出了很高的要求.然而,从严格意义上来说,目前绝大多数传感器特性都不理想,其输入输出特性大多为 非...
