支持向量机的基本原理是什么?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）假设所有训练数据在...
遥感图像分类中,支持向量机分类的原理是什么?答：支持向量机方法是建立在统计学习理论的VC维理论和结构风险最小原理基础上的，根据有限的样本信息在模型的复杂性（即对特定训练样本的学习精度）和学习能力（即无错误地识别任意样本的能力）之间寻求最佳折衷，以求获得最好的...
什么是支持向量?答：支持向量是机器学习中支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）模型的一个重要概念。在SVM的训练过程中，支持向量是指那些对决定超平面位置起到关键作用的训练样本点。详细来说，支持向量机是一种二分类模型，其基本原理是...
支持向量机原理详解(六): 序列最小最优化(SMO)算法(Part I)答：SMO算法详解：序列最小最优化的精髓 支持向量机(SVM)的高效训练离不开SMO算法的巧妙设计。SMO的核心在于其独特的优化策略，让我们深入理解它的运作机制：核心思想: SMO通过分解大规模的凸二次规划问题，将其转化为易于解析...
支持向量机(SVM)基本原理答：支持向量机 ,因其英文名为support vector machine,故一般简称SVM,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,其学习策略便是间隔最大化,最终可转化为一个凸二次规划问题的求解。 线性分类器...
支持向量机答：支持向量机(Suport Vector Machine,常简称为SVM),是一个监督式学习的方式。支持向量机属于一般化线性分类器,这类分类器的特点是能够同时最小化经验误差与最大化几何边缘区,因此支持向量机机也被称为最大边缘区分类器。 蓝色和红色的线...
机器学习模型学习总结-支持向量机(SVM)答：探索机器学习的瑰宝：支持向量机(SVM)深度解析 在数据科学的瑰宝中，支持向量机(SVM)犹如一座精密的桥梁，它专为二分类问题设计，其核心使命是寻找一条理想决策边界，最大化两侧数据点到边界的安全距离。想象一下，这个边...
笔记:支持向量机答：1、线性可分支持向量机 线性可分支持向量机是指在训练数据集线性可分的情况下，寻找一条几何间隔最大化的直线（也称硬间隔最大化），将正样本和负样本完全分开。 1.1、目标函数 设有数据集D{(x(1),y(1))...
支持向量机答：支持向量机(support vector machines,SVM)是一种二分类模型,它的基本模型是定义在特征空间上的 间隔最大的线性分类器 ,间隔最大使它有别于感知机;SVM还包括 核技巧 ,这使它成为实质上的非线性分类器。 SVM的学习策略就是间隔最大化...
Support Vector Machine是什么,具体解释下答：在分类任务中，它的原理是，将决策面（超平面）放置在这样的一个位置，两类中接近这个位置的点距离的都最远。我们来考虑两类线性可分问题，如果要在两个类之间画一条线，那么按照支持向量机的原理，我们会先找两类之间最...
网友点评：
解桦宣13383528554：
支持向量机是什么东西?
青岛市1785回复：
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.目前国际上支持向量机在理论研究和实际应用两方面都正处于飞速发展阶段.它广泛的应用于统计分类以及回归分析中. 支持向量机属于一般化线性分类器.他们也可以认为是提克洛夫规则化(Tikhonov Regularization)方法的一个特例.这族分类器的特点是他们能够同时最小化经验误差与最大化几何边缘区.因此支持向量机也被称为最大边缘区分类器.
解桦宣13383528554：
请问支持向量机是用来做什么的?
青岛市1785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
