支持向量机(SVM)基本原理答：至此,我们便得到了一个maximum margin hyper plane classifier,这就是所谓的支持向量机(Support Vector Machine)。当然,到目前为止,我们的 SVM 还比较弱,只能处理线性的情况,不过,在得到了对偶dual 形式之后,通过 Kernel 推广到非线性的...
支持向量机请通俗介绍 高中文化答：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,...
SVM(支持向量机)属于神经网络范畴吗?答：回答：支持向量机是什么?SVM是英语“支持向量机”的缩写,支持向量机是一种常见的识别方法。在机器学习领域,它是一种监督学习模式,通常用于模式识别、分类和回归分析。 特别是这个线性支持向量机的计算部分和单层神经网络是一样...
支持向量机是什么意思答：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.
支持向量机—从推导到python手写答：刚才说了目标函数一般只和支持向量有关,因此在做核函数计算之前,实际就是选择的支持向量进行计算。 这个写完下面得再补充 我们知道了支持向量的概念,那么支持向量机的目标函数是要使这两个支持向量之间的距离尽可能的远,因为这样才能更好...
svm算法是什么?答：SVM算法的历史 早在1963 年，著名的前苏联统计学家弗拉基米尔·瓦普尼克在读博士期间，就和他的同事阿列克谢·切尔沃宁基斯共同提出了支持向量机的概念。但由于当时的国际环境影响，他们用俄文发表的论文，并没有受到国际学术...
支持向量机分类超平面方程为什么是w*x+b=0?答：揭秘支持向量机：为何最大边界超平面方程是w*x+b=0？在探索支持向量机的神秘世界中，我们不难发现，最大边界超平面方程w*x+b=0并非偶然选择，而是经过深思熟虑的假设。这个看似简单的等式，其实蕴含了深刻的几何原理和优化...
支持向量机可以解决什么问题答：通过将训练集中的数据分为支持向量和普通向量，我们可以选择支持向量作为重要的特征，因为它们对模型的性能影响最大。支持向量机的基本思想是什么 支持向量机的核心概念是找到一个超平面，将不同类别的数据分隔开。这个超平面使得...
电厂中测量向量是什么意思答：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...
sa基质是什么意思?答：SA基质指的是支持向量机（SVM）中的一个重要概念。SVM是一种用于模式识别和回归分析的机器学习方法，其基本思想是通过在高维空间中找到一个最大间隔超平面来进行分类。而SA基质则是用来衡量这个超平面的位置的矩阵，它的值可以...
网友点评：
堵玉迫19333651237：
支持向量机基本原理 matlab程序及其应用 -
四平市2055回复：
支持向量机 1 简介 支持向量机基本上是最好的有监督学习算法了.最开始接触SVM是去年暑假的时候,老师要求交《统计学习理论》的报告,那时去网上下了一份入门教程,里面讲的很通俗,当时只是大致了解了一些相关概念.这次斯坦福提...
堵玉迫19333651237：
svm 是什么? -
四平市2055回复：
1.SVM是统计学概念上一个有监督的学习方法,用来进行分类和回归分析. 2.SVM原理svm是一种有坚实理论的基础的、新颖的小样本学习方法.svm的理论基础式结构风险最小化原理和基础统计学习理论的VC维理论.
堵玉迫19333651237：
请问支持向量机是用来做什么的?
四平市2055回复：
支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)是CorinnaCortes和Vapnik等于1995年首先提出的,它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势,并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中
