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...
支持向量机(SVM)基本原理答：主要内容来自于: 支持向量机通俗导论(理解SVM的三层境界) 线性回归 给定数据集 , 其中, ,线性回归试图学习到一个线性模型,尽可能地输出正确标记. 如果我们要用线性回归算法来解决一个分类问题,(对于分类,y 取值为 0 或者 1),但...
svm是什么答：SVM是指支持向量机（Support Vector Machines）算法。SVM是一种在机器学习领域广泛使用的分类算法。SVM是在有监督学习下，从一系列带标签的训练样本中训练出分类模型，在此基础上预测新样本的分类。SVM通过寻找训练样本中最优的...
支持向量机分类法答：李海涛等，2007；张兵等，2011）。支持向量机（SVM）分类的主要思想是寻找最优分离超平面（Optimal Separating Hyperplane，OSH），将两类样本无错误的分开，并使分类空隙最大，如图2.2所示。记H为最优分离超平面，H1和H2之间...
支持向量机算法是什么?答：与上述不同，支持向量机模型是利用运筹规划约束求最优解，而此最优解是一个空间平面，此空间平面可以结合特征项，将‘吸烟’和‘不吸烟’两类完全地分开，寻找该空间平面即是支持向量机的核心算法原理。支持向量机的计算原理...
支持向量机请通俗介绍 高中文化答：这就是支持向量机的思想。机的意思就是 算法，机器学习领域里面常常用“机”这个字表示算法 支持向量意思就是 数据集种的某些点，位置比较特殊，比如刚才提到的x+y-2=0这条直线，直线上面区域x+y-2>0的全是A类，下面...
支持向量机支持了什么元素的成立答：SVM的成立支持以下几个元素：1、线性可分性：SVM的基本思想是将不同类别的数据分开，因此要求数据点在特征空间中是线性可分的。2、最大间隔：SVM的目标是找到一个最优的超平面，使得不同类别之间的距离最大化。这个距离就...
支持向量机及Python代码实现答：回答：支持向量机及Python代码实现 做机器学习的一定对支持向量机(supportvectormachine-SVM)颇为熟悉,因为在深度学习出现之前,SVM一直霸占着机器学习老大哥的位子。他的理论很优美,各种变种改进版本也很多,比如latent...
人工智能开发常用的机器学习方法?答：支持向量机的优势 支持向量机不仅能够进行分类还能起到回归的作用，可以说是非线性支持向量机，也可以说是使用非线性核的支持向量机。非线性支持向量机的算法计算边界不一定为直线。南邵UI设计认为好处是能够捕获数据点之间更...
请简述线性可分svm的基本思想答：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，通过软间隔最大化，学习一个线性分类器，即线性支持向量机；当训练数据线性不可分时...
网友点评：
农亭海13113438889：
人脸识别是什么 -
埇桥区2753回复：
人脸识别特指利用分析比较人脸视觉特征信息进行身份鉴别的计算机技术.人脸识别是一项热门的计算机技术研究领域,它属于生物特征识别技术,是对生物体(一般特指人)本身的生物特征来区分生物体个体. 广义的人脸识别实际包括构建人...
农亭海13113438889：
支持向量机该如何理解?
埇桥区2753回复：
支持向量机的理解需要数据挖掘或机器学习的相关背景知识,在没有背景知识的情况下,可以先将支持向量机看作简单分类工具,再进一步引入核函数进行理解
