全基因组选择之模型篇答：支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是典型的非参数方法,属于监督学习方法。它既可解决分类问题,又可用于回归分析。SVM基于结构风险最小化原则,兼顾了模型拟合和训练样本的复杂性,尤其是当我们对自己的群体数据不够了解时,SVM或许是基...
什么是图像识别?它的流程是怎样的呢?答：常用的分类器包括支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）、神经网络等。在这一步，分类器会根据训练时学习到的模型对新的图像进行预测和分类。4. 后处理：后处理是对分类结果进行进一步优化和调整的步骤。这可以包括...
算法太多挑花眼?答：不像在决策树或者支持向量机中那样,你可以很容易地更新你的模型以获取新的数据。如果你想要使用一个概率化的框架,...Scikit learning 为大家提供了一个非常深入的、解释地很清楚的流程图,它能够帮助你选择正确的算法。我认为此图十分...
在matlab里如何获得一个矩阵的行数或列数答：在matlab里可以利用size函数获得一个矩阵的行数或列数。size(a) 返回一个行向量，其元素包含 A 的相应维度的长度。例如，如果 a 是一个2×3矩阵，则 size(a) 返回向量 [2,3]。具体说明如下。1、第一步在matlab中...
要分析多输入,多输出和非线性系统常用什么方法答：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方法，最早由Vapnik教授及其合作者于上世纪90年 代中期提出。由于其优良特性，最近引起了许多研究者的兴趣。支持向量机主要用于模式识别，目前...
经典机器学习系列之【集成学习】答： 这种训练样本扰动的方法简单高效,但 只对不稳定的基学习器有效 ,像 决策树 、 神经网络 等;对于稳定的基学习器,如线性学习器、支持向量机、朴素贝叶斯、K-NN等,就效果不明显,产生这个问题的原因就是因为稳定的基学习器,“变...
已知线性变换在一组基下的矩阵怎样求它的核与像答：求核空间Ker(A)的基相当于解线性方程组Ax=0，可以对A做初等行变换来实现。求像空间Im(A)的基相当于求A的列的极大无关组，可以对A做初等列变换来实现。核就是以矩阵为系数矩阵的齐次方程组的解集；值域就是先找出...
||w||代表是什么意思?答：||w||表示为2-范数。如，w是一个n维列向量，w=(w1,w2,...,wn)';||w||=w'w。二范数指矩阵A的2范数，就是A的转置共轭矩阵与矩阵A的积的最大特征根的平方根值，是指空间上两个向量矩阵的直线距离。类似于求...
怎么用matlab仿真啊?答：2、打开Simulink后，进入主界面，3、点击Simulink界面中的File/New/Model,建立并保存模型文件，4、在Simulink的左侧资源栏拖拽控件到model文件内并设置连线，5、检查系统框图无误后点击运行按钮（如下图箭头所指），大概几秒后...
怎么进行人民币冠字码识别答：人民币纸币上除了汉字、少数民族文字、汉语拼音及第四套人民币主币上增加的盲文外，还有用以控制各种票券印制数量和防伪作用的冠号和号码。冠，取首之意，冠字也称“字头”，即印在票券号码前的符号，用以表示各种票券和...
网友点评：
范吕崔17825422768：
怎么用支持向量机对建立在excel中的数据进 -
汉南区716回复：
Excel数据库创建方法 1、首先新建一个Excel表格2、在新建 Microsoft Excel 工作表中输入要编辑的内容.如图:3、选中所编辑的内容,在名称框中输入数据库的名称并按回车键.(注:在此把新建的数据库命名为“普实软件”)4、保存新建的 Microsoft Excel 工作表,数据库创建完成.
范吕崔17825422768：
支持向量机怎么做预测 -
汉南区716回复：
支持向量机 既可以做分类预测,也可以做数值预测,用matlab或者clementine里面都可以做的.. 有时间交流
范吕崔17825422768：
什么是支持向量机(SVM)以及它的用途? -
汉南区716回复：
支持向量机将向量映射到一个更高维的空间里,在这个空间里建立有一个最大间隔超平面.在分开数据的超平面的两边建有两个互相平行的超平面.分隔超平面使两个平行超平面的距离最大化.假定平行超平面间的距离或差距越大,分类器的总误差越小. 它是一种监督式学习的方法,广泛应用于统计分类以及回归分析中.
范吕崔17825422768：
最小二乘支持向量机在eview中如何实现 -
汉南区716回复：
支持向量机是一种基于核的学习方法,它将输入空间中无法处理的非线性样本,通过核函数将其映射到特征空间中,使其获得有利于问题解决的线性性能.最小二乘支持向量机是支持向量机的一种变形,同支持向量机一样,也是一种基于核的学习方法.核函数是最小二乘支持向量机的主要元素,它将直接影响到最小二乘支持向量机的性能,而核参数又是核函数的主要元素,因此对其核参数的选择对于提高模型的学习和泛化能力起到了至关重要的作用.如果只是具备了高性能的核函数而缺乏适当的正则化参数,也将影响最小二乘支持向量机的性能,所以对核参数和正则化参数的选择很重要.
