人工智能开发常用的机器学习方法?答：支持向量机是一种机器学习算法，可用于分类和回归问题。它使用一种称为核心技术的方法来转换数据，并根据转换在可能的输出之间查找边界。简单地说，北大青鸟发现它能够执行非常复杂的数据转换，并根据定义的标签或输出进行数据划分。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...
支持向量机(2)答：简单的说，支持向量机就是通过寻求结构化风险最小来提高学习机泛化能力，实现经验风险和置信范围的最小化，从而达到在统计样本量较少的情况下，亦能获得良好统计规律的目的。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，即支持向量机的学习策略便是间隔最大化，...
支持向量机答：如果求出约束最优化问题的解 ,那么就可以得出最大间隔分离超平面 及决策函数 ,即线性可分支持向量机模型。 为了求解线性可分支持向量机的最优化问题,将它作为原始最优化问题,应用到拉格朗日对偶性,通过求解对偶问题得到原始问题的最优解,这就是线性可支持向量机的对偶算法(dual algorithm)。这样做的优点,一是对偶问题...
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，其基本原理是找到一个最优的超平面，使得该超平面能够尽可能地将两类样本点分隔开，同时保证...
Support Vector Machine是什么,具体解释下答：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，我们找这条直线的时候，一般就看聚集在一起的两类数据，他们各自的最边缘位置的点，也就是最靠近划分直线的那几个点，而其他点对这条直线的最终位置的确定起不了作用，所以我姑且叫...
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分割超平面来实现分类任务。由于SVM具有快速的训练速度、较高的精度和能够处理高维...
支持向量机是什么?答：支持向量机（support vector machines, SVM）是一种二分类模型，所谓二分类模型是指比如有很多特征（自变量X）对另外一个标签项（因变量Y）的分类作用关系，比如当前有很多特征，包括身高、年龄、学历、收入、教育年限等共5项，因变量为‘是否吸烟’，‘是否吸烟’仅包括两项，吸烟和不吸烟。那么该5个...
什么是支持向量?答：揭开支持向量机的神秘面纱 支持向量机(SVM)，一种强大的二分类工具，其核心理念在于寻找特征空间中划分数据的最优决策边界。让我们从线性分类器开始理解它的基础。理解线性分类器的威力想象一下二维空间中的线性可分数据，我们试图找到一个超平面，如H1、H2或H3，来区分两个类别。直观上，如H3所示，超平面...
支持向量机(三)——线性支持向量机答：再将式 代入上式，并于式 联立，可得线性支持向量机的最优分类超平面参数为 这里需要注意，在李航老师《统计学习方法（第二版）》[1]相关章节中，和式 相同表达的式子是不严谨的，如果没看到这一段，这句话略过。线性支持向量机的支持向量会复杂一些。如下图 首先， 定义 的样本点 为支持...
支持向量机答：(1)线性可分支持向量机: 又称为硬间隔支持向量机,通过硬间隔最大化来学习一个线性分类器。适合 数据线性可分 情况; (2)线性支持向量机: 又称为软间隔支持向量机,通过软间隔最大化来学习一个线性分类器。适合 数据近似线性可分 情况; (3)非线性支持向量机: 通过核技巧和软间隔最大化来学一个非线性分类器...
网友点评：
隆秦底18425866782：
支持向量机中所谓的支持向量究竟是什么? -
曲阜市1826回复：
在支持向量机中,距离超平面最近的且满足一定条件的几个训练样本点被称为支持向量. 图中有红色和蓝色两类样本点.黑色的实线就是最大间隔超平面.在这个例子中,A,B,C 三个点到该超平面的距离相等. 注意,这些点非常特别,这是因...
隆秦底18425866782：
支持向量机的输入和输出是什么 -
曲阜市1826回复：
对于训练集来说,输入当然是带有标签的一组向量(x,y)目标是找到判别函数中的参数向量W.对于测试集来说,输入就是X,输出是y.我是这么理解你得问题的.
隆秦底18425866782：
支持向量机概述是什么?
曲阜市1826回复：
在地球物理反演当中解决非线性反演也有显著成效,例如(支持向量机在预测地下水涌水量问题等)
