支持向量机答：1、对高维数据集十分有效。2、当p>n时，依然有效。3、高效利用内存。4、不同的核函数与决策函数一一对应。缺点如下：1、当p>>n时，需要合理选用核函数以避免过拟合。2、由于支持向量机不直接提供概率估计，需要经过五折...
svm是一种典型的二类分类模型吗?答：支持向量机的优点和缺点：1、由于SVM是一个凸优化问题，所以求得的解一定是全局最优而不是局部最优。2、不仅适用于线性线性问题还适用于非线性问题(用核技巧)。3、拥有高维样本空间的数据也能用SVM，这是因为数据集的复杂...
svm算法对大规模数据集上的分类效果通常比较好答：在处理大规模数据集时，SVM（支持向量机）算法通常展现出良好的分类性能，这主要得益于其以下几个方面的优点：1. 泛化能力：SVM利用核技巧将数据映射到高维特征空间，这样做可以在训练集之外的新样本上实现有效的分类。这种方...
常见ai模型和优缺点常见ai模型和优缺点分析答：Vector Machine)、决策树(Decision Tree)等。它们各有优缺点：神经网络精度高，但处理时间和内存需求较大;支持向量机只能处理一些简单的数据格式，但处理速度很快;决策树有较好的可解释性，但对不断变化的数据反应比较慢。
支持向量机分类方法的优缺点答：SVM的优点：1）解决了小样本情况下的机器学习。2）由于使用核函数方法克服了维数灾难和非线性可分的问题，所以向高维空间映射时没有增加计算的复杂度。（由于支持向量机算法的最终决策函数只由少数的支持向量所确定，所以计算...
第6章 支持向量机答：支持向量机 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,它的目的是寻找一个 超平面 来对样本进行分割,分割的原则是 间隔最大化 ,最终转化为一个 凸二次规划 问题来求解。 优点: 1.有严格的数学理论支持,可解释性...
支持向量机优缺点?答：(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...
什么是支持向量机?答：支持向量机方法能够克服多层前向网络的固有缺陷，它有以下几个优点：(1)它是针对有限样本情况的。根据结构风险最小化原则，尽量提高学习机的泛化能力，即由有限的训练样本得到小的误差，能够保证对独立的测试集仍保持小的误差...
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...
用于监督分类的算法答：支持向量机算法 支持向量机算法是一种基于最大间隔分类的监督分类算法，其基本思想是将数据映射到高维空间中，通过寻找最优的超平面来进行分类。支持向量机算法的优点是对噪声和非线性数据具有较好的鲁棒性，但是需要对参数进行...
网友点评：
惠将罗15874131329：
支持向量机为什么要写成对偶形式 -
雅安市2605回复：
每一个线性规划问伴随有另一个线性规划问题,称为对偶问题.原来的线性规划问题则称为原始线性规划问题,简称原始问题.对偶问题有许多重要的特征,它的变量能提供关于原始问题最优解的许多重要资料,有助于原始问题的求解和分析....
惠将罗15874131329：
用于数据挖掘的分类算法有哪些,各有何优劣 -
雅安市2605回复：
1. C4.5 C4.5算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法,其核心算法是ID3算法. 2. The k-means algorithm 即K-Means算法 k-means algorithm算法是一个聚类算法,把n的对象根据他们的属性分为k个分割,k < n.它与处理混合正态分布的最...
惠将罗15874131329：
支持向量机总体概述是什么?
雅安市2605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
惠将罗15874131329：
支持向量机基本原理 matlab程序及其应用 -
雅安市2605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...
