机器学习有几种算法?答：3. 决策树 利用监督学习算法对问题进行分类。决策树是一种支持工具，它使用树状图来决定决策或可能的后果、机会事件结果、资源成本和实用程序。根据独立变量，将其划分为两个或多个同构集。4. 支持向量机(SVM)基本原理(以...
SVM常考细节答：SVM是一种二类分类模型。它的基本模型是在特征空间中寻找间隔最大化的分离超平面的线性分类器。（间隔最大是它有别于感知机）（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；...
支持向量机—从推导到python手写答：(1)线性可分支持向量机,样本线性可分,可通过硬间隔最大化训练一个分类器。 (2)线性支持向量机,样本基本线性可分,可通过软间隔最大化训练一个分类器。 (3)非线性支持向量机,样本线性不可分,可通过核函数和软间隔最大化训练一个...
支持向量机可以解决什么问题答：通过将训练集中的数据分为支持向量和普通向量，我们可以选择支持向量作为重要的特征，因为它们对模型的性能影响最大。支持向量机的基本思想是什么 支持向量机的核心概念是找到一个超平面，将不同类别的数据分隔开。这个超平面使得...
从原理上来说,GBDT 和 SVM 哪个更强?为什么答：GBDT 全称为 Gradient Boosting Decision Tree。是一种基于决策树(decision tree)实现的分类回归算法。GBDT 有两部分组成: gradient boosting, decision tree。支持向量机(support vector machine)是一种分类算法，通过寻求结构化...
多维矩阵一般多用于什么分析答：第二个用途是方程降次，也就是利用矩阵的二次型通过升维将线性不可分的数据集映射到高维中，转换为线性可分的情形，这是支持向量机的基本原理之一。第三个用途是变换，矩阵可以通过特征值和特征向量完成维度约简，简化类似...
什么是量化交易?答：量化交易是指以先进的数学模型替代人为的主观判断，利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略，极大地减少了投资者情绪波动的影响，避免在市场极度狂热或悲观的情况下作出非理性的投资...
预测原理答：支持向量回归机(SVR)的基本思想是通过用内积函数定义的非线性变换将输入空间数据变换到一个高维特征空间,在这个高维空间中寻找输入特征变量和输出预测变量之间的一种线性关系,其基本结构如图5-2所示。 图5-2 支持向量机结构示意图 支持向...
Svm与大写SVM有区别吗?答：可以通过多个二类支持向量机的组合来解决。主要有一对多组合模式、一对一组合模式和SVM决策树；再就是通过构造多个分类器的组合来解决。主要原理是克服SVM固有的缺点，结合其他算法的优势，解决多类问题的分类精度。如：与粗集...
QVM人工智能引擎的原理分析答：千万不要被名字中的VM迷惑，以为是Virtual Machine（虚拟机）。 实质这个VM是support vector machine（支持向量机）的缩写。其具体理论细节可以参见Vapnik著作的机器学习经典Statistical Learning Theory。从上述可以看出，这类技术...
网友点评：
孔功豪18749274860：
支持向量机是什么东西?
紫金县2992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.
孔功豪18749274860：
支持向量机概述是什么?
紫金县2992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)
孔功豪18749274860：
支持向量机的总体概述是什么呢?
紫金县2992回复：
除了进行线性分类,支持向量机可以使用所谓的核技巧,它们的输入隐含映射成高维特征空间中有效地进行非线性分类
孔功豪18749274860：
支持向量机该如何理解?
紫金县2992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
