离散型题目常用的模型有哪些?答：离散型题目常用的模型有以下几种：1.通过递归地将数据集划分为不同的子集，从而构建出一棵完整的决策树。决策树模型可以用于分类和回归问题，具有易于理解和解释的优点。2.支持向量机模型：支持向量机是一种二分类模型，它的...
支持向量机是什么?答：机器学习算法常见算法中包括决策树、随机森林、贝叶斯等，上述均有良好的可解释性，比如决策树是将特征按分割点不停地划分出类别，随机森林是多个决策树模型，贝叶斯模型是利用贝叶斯概率原理进行计算。与上述不同，支持向量机...
机器学习算法中的SVM和聚类算法答：在这篇文章中我们给大家介绍了很多关于机器学习中的支持向量机和聚类算法的相关知识，通过这些知识我们不难发现机器学习中有很多有用的算法，熟练掌握这些算法是我们真正学会机器学习的必经之路。
支持向量机原理答：支持向量机回归分为线性回归和非线性回归，其原理如下：（1）支持向量机线性回归 设样本集为：（x1，y1），…，（xi，yi），x∈Rn，y∈R，回归函数用下列线性方程来表示：f（x）=w·x＋b （4.14）假设所有训练数据...
SVM是什么?答：SVM叫做支持向量机( 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...
汽车svm是什么意思答：支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一类按监督学习方式对数据进行二元分类的广义线性分类器，其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面。SVM使用铰链损失函数计算经验风险并在求解系统中加入了正则化项以优化结构风险...
分类变量使用什么建立预测模型答：逻辑回归，支持向量机。1、逻辑回归：逻辑回归是一种用于处理分类变量的预测模型，将自变量和因变量之间的关系建模为逻辑函数，从而预测因变量的类别。2、支持向量机：支持向量机是一种分类算法，支持向量机通过找到一个超平面来...
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...
svm算法是什么?答：将数据进行分类是机器学习中的一项常见任务。 假设某些给定的数据点各自属于两个类之一，而目标是确定新数据点将在哪个类中。对于支持向量机来说，数据点被视为p 维向量，而我们想知道是否可以用 (p-1)维超平面来分开这些...
svm车型是什么意思?答：SVM车型是指支持向量机算法在车辆模型预测中的应用。支持向量机是一种高效的机器学习模型，在训练过程中能够自动学习并识别模型特征，从而提高预测准确度。在车辆模型预测应用中，SVM能够有效识别车辆的关键特征，如轮胎压力、阻力...
网友点评：
阴的范13757487361：
支持向量机的输入和输出是什么 -
信州区2540回复：
对于训练集来说,输入当然是带有标签的一组向量(x,y)目标是找到判别函数中的参数向量W.对于测试集来说,输入就是X,输出是y.我是这么理解你得问题的.
阴的范13757487361：
请问支持向量机是什么?
信州区2540回复：
而原来的问题可能在一个有限维空间中所述,经常发生以鉴别集是不是在该空间线性可分
阴的范13757487361：
支持向量机优缺点? -
信州区2540回复：
(1)非线性映射是SVM方法的理论基础,SVM利用内积核函数代替向高维空间的非线性映射;(2)对特征空间划分的最优超平面是SVM的目标,最大化分类边际的思想是SVM方法的核心;(3)支持向量是SVM的训练结果,在SVM分类决策中起决定作用的是支持向量;(4)SVM 是一种有坚实理论基础的新颖的小样本学习方法.
阴的范13757487361：
支持向量机 这个名字是怎么来的?
信州区2540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...
