向量机的概念和相关应用答：向量机的概念。向量机(Support Vector Machine)是一种监督模式识别和机器学习方法，采用最大分类间隔准则实现有限训练样本情况下推广能力的优化。通过核函数间接实现非线性分类或函数回归，支持向量机通常简写作SVM。向量机的相关应用。SVM在各领域的模式识别问题中有广泛应用，包括人像识别（face recognition）...
线性支持向量机应用场景是什么答：有字符识别。SVM线性持向量机主要用于分类问题，主要的应用场景有字符识别、面部识别、行人检测、文本分类等领域。支持向量，在感知机模型中，我们可以找到多个可以分类的超平面将数据分开，并且优化时希望所有的点都被准确分类。
数据挖掘-支持向量机答：支持向量机(support vector machine,SVM)是一种出色的分类技术,也可以用于回归分析(SVR)。这种技术可以很好的应用于高维数据,避免维度灾难等问题。 SVM有一个特点就是使用训练集中的一个子集来表示决策边界,该子集称作 支持向量。 SVM的核心目标是找到分类中的最大边缘超平面,让其作为决策边界,那么什么是最大边缘超平...
svm在医学影像学中的应用答：支持向量机（SVM）是一种强大的机器学习算法，在医学影像学中有着广泛的应用。下面是SVM在医学影像学中的应用。1.疾病诊断：SVM在疾病诊断方面具有很高的价值。例如，在胸部X光片诊断中，SVM可以通过对图像进行分析，帮助医生识别出肺炎、肺癌等肺部疾病。通过对大量医学影像数据进行训练和学习，SVM可以不断...
支持向量机在地铁车站深基坑围护结构变形预测的应用?答：本文应用支持向量机算法,建立预测模型来预测支护结构的变形量,并将之应用到南京地铁二号线逸仙桥站深基坑西侧端头井围护结构变形值的预测中。1 支持向量机原理[1,2]SVR算法的基础主要是ε不敏感函数(ε-insensitivefunction)和核函数算法。若将拟合的数学模型表达为多维空间的某一曲线,则根据ε不敏感函数所得的...
支持向量机答：因此支持向量机目前只适合小批量样本的任务,无法适应百万条甚至上亿样本的任务 。 SVM主要用于分类问题,主要的应用场景有字符识别、面部识别、行人检测、文本分类等领域。 在机器学习领域,SVM是有监督的学习模型,通常用来进行模式识别、分类(异常值检测)以及回归分析 。 已赞过 已踩过< 你对这个回答的评价是? 评...
什么是支持向量机(SVM)以及它的用途答：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.
支持向量机研究现状答：支持向量机开始主要应用在模式识别方面，如手写数字的识别问题，语音识别等，后来应用于人脸检测，以及文本分类网等各种领域。支持向量机在生物信息领域，如蛋白质的分类，DNA分析等，取得了较好的结果。此外支持向量机还应用于时间序列分析、回归分析、聚类分析。但相比之下，分类问题的研究较为成熟，其他方面...
SVM(支持向量机)原理及数学推导全过程详解(附MATLAB程序)答：深入解析支持向量机(SVM)：理论推导与MATLAB实践 SVM作为强大的机器学习工具，凭借其严格的数学基础和在小样本、非线性高维模式识别中的卓越表现脱颖而出。它通过引入松弛变量和巧妙的核函数，巧妙地处理非线性问题，即使在数据维度过高时也能保持高效性。SVM以统计学习理论为基石，旨在寻找模型复杂性和泛化...
支持向量机(SVM)答：支持向量机(support vector machine),故一般简称SVM,通俗来讲,它是一种二分类模型,其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器,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。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...
网友点评：
松骂沈13732398258：
支持向量机模型的基本原理是什么 -
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支持向量机可用来做分类和拟合. 其中分类的基本原理就是不仅仅要将分类点正确区分, 而且还要使得分隔的距离最大. 这便可以转化为凸二次规划问题来求解.
松骂沈13732398258：
怎么用支持向量机对建立在excel中的数据进 -
开平区1135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.
松骂沈13732398258：
支持向量机的输入和输出是什么 -
开平区1135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.
松骂沈13732398258：
matlab的支持向量机到底是如何对未知类别进行分类的?,如何根据训练模型来预测未知数据的类别标签 -
开平区1135回复：
支持向量机有判别函数.预测未知样本时,是将样本信息输入至判别函数中,然后得到分类结果.判别函数的产生,就是通过训练来得到的.所以,分类的步骤为:通过对训练样本的训练,得到判别函数.再将未知样本的信息输入至判别函数,就可以得到结果.具体的支持向量机的模型,可以参照《模式识别》一书中的讲解或者研究者的论文.
