支持向量机答：如果超平面参数 成比例地改变(超平面没有改变),函数间隔也成比例改变,而几何间隔不变。 支持向量机的基本想法是求解能够正确分训练数据集并且几何间隔最大的分离超平面。对线性可分的训练数据集而言,线性可分分离超平面有无穷多个(等价于感知机),但是几何间隔最大的分离超平面时唯一的。这里的间隔最大化被称为硬间隔...
对支持向量机几种常用核函数和参数选择的比较研究答：分享到：收藏推荐 1、引言支持向量机是由Vapnik等人于20世纪90年代研究并迅速发展起来的一种基于统计学习理论的机器学习方法,以往困扰机器学习方法的很多问题在这里都得到了一定程度的解决。但是,SVM在也存在一些局限性,比如:SVM的性能很大程度上依赖于核函数的选择,但没有很好的方法指导针对具体问题的核函数...
svm mode是什么?答：pss support：pss支持、nx mode：NX的模式、svm mode：支持向量机模式、Core leveling mode：核心升级模式。Enable、disable CPU virtualization：启用/、关闭 CPU虚拟化。Enable：启用；disable：关闭。NX Mode 其实是No-Execute Memory Protection的另一种写法，该选项意思就是不执行内存保护。是在内存中的...
支持向量机(2)答：简单的说，支持向量机就是通过寻求结构化风险最小来提高学习机泛化能力，实现经验风险和置信范围的最小化，从而达到在统计样本量较少的情况下，亦能获得良好统计规律的目的。通俗来讲，它是一种二类分类模型，其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器，即支持向量机的学习策略便是间隔最大化，...
什么是支持向量机?答：SVM总的来说可以分为线性SVM和非线性SVM两类。线性SVM是以样本间的欧氏距离大小为依据来决定划分的结构的。非线性的SVM中以卷积核函数代替内积后，相当于定义了一种广义的趾离，以这种广义距离作为划分依据。模糊支持向量机有两种理解:一种是针对多定义样本或漏分样本进行模糊后处理;另一种是在训练过程...
SVM常考细节答：SVM的原理是什么？SVM是一种二类分类模型。它的基本模型是在特征空间中寻找间隔最大化的分离超平面的线性分类器。（间隔最大是它有别于感知机）（1）当训练样本线性可分时，通过硬间隔最大化，学习一个线性分类器，即线性可分支持向量机；（2）当训练数据近似线性可分时，引入松弛变量，通过软间隔最...
线性模型答：将两类样本分开，那么对于每个样本都有 。数据集 中每个样本 到分割超平面的距离为：定义整个数据集 中所有样本到分割超平面的最短距离为间隔（Margin） ：如果间隔 越大，其分割超平面对两个数据集的划分越稳定，不容易受噪声等因素影响。支持向量机的目标是寻找一个超平面 使得 最大，即：...
向量机的概念和相关应用答：向量机的概念和相关应用如下。向量机的概念。向量机(Support Vector Machine)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样本情况下推广能力的优化。通过核函数间接实现非线性分类或函数回归，支持向量机通常简写作SVM。向量机的相关应用。SVM在各领域的模式识别问题中有广泛应用，包括...
支持向量机原理答：由于有较为严格的统计学习理论做保证，应用SVM方法建立的模型具有较好的推广能力。SVM方法可以给出所建模型的推广能力的确定的界，这是目前其它任何学习方法所不具备的。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...
svm是否适合大规模的数据答：svm不适合大规模的数据。SVM是一种二类分类模型，它的基本模型是在特征空间中寻找间隔最大化的分离超平面的线性分类器。当训练样本线性可分时，通过硬间隔最大化，学习一个线性分类器，即线性可分支持向量机。当训练数据近似线性可分时，引入松弛变量和惩罚因子，通过软间隔最大化，学习一个线性分类器，...
网友点评：
伊香录18951508771：
支持向量机总体概述是什么?
宜川县2675回复：
支持向量机总体概述:编辑在机器学习中,支持向量机(SVM,还支持矢量网络)是与相关的学习算法有关的监督学习模型,可以分析数据,识别模式,用于分类和回归分析
伊香录18951508771：
常用非线性校正方法有哪些
宜川县2675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... 支持向量机SVM[4,5](Support Vector Machine)是基于统计学习理论的一种新的学习...
伊香录18951508771：
对支持向量机几种常用核函数和参数选择的比较研究
宜川县2675回复：
分享到: 收藏推荐 1、引言支持向量机是由Vapnik等人于20世纪90年代研究并迅速发展起来的一种基于统计学习理论的机器学习方法,以往困扰机器学习方法的很多问题在这里都得到了一定程度的解决.但是,SVM在也存在一些局限性,比如...
伊香录18951508771：
目前搞支持向量机有哪些牛人?最新的改进型支持向量机是什么?小弟最近学习这个,望大神指教,先谢过 -
宜川县2675回复：
支持向量机现在全部在谈各个领域的应用了,是一种很老的技术,创新谈不上了,本身没有什么突破,只是应用一直在突破,如果你在学支持向量机,我只推荐一本书,完全读懂,你就精通了,然后就可以在很多领域应用.《数据挖掘中的新方法-支持向量机》此书已经绝版,但绝对是我读过最好的svm的书,强烈推荐.
