支持向量机中所谓的支持向量究竟是什么?答：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，这是因为超平面的参数完全由这三个点确定。该超平面和任何其他的点无关。如果...
svm是什么意思答：svm意思是支持向量机。svm的解释：支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一类按监督学习（supervised learning）方式对数据进行二元分类的广义线性分类器（generalized linear classifier），其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面（maximum-margin hyperplane）。svm的性质：SVM的优化问题同时考虑了经验...
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...
多类支持向量分类答：其基本想法是把某一种类别的样本当作一个类别，剩余其它类别的样本当作另一个类别，这样就变成了一个两分类问题。这种分类方案的缺点是训练样本数目大，训练困难。（2）1-a-1分类器 其做法是在多类别中，任意抽取两类进行两两配对，转化成两类问题进行训练学习。识别时对所构成的多个支持向量机进行综合...
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，下面的x+y-2<0的全是B类，我们找这条直线的时候，一般就看聚集在一起的两类...
请高人指点!什么是支持向量机(SVM)?其本质原理是什么?答：支持向量机SVM ( Support Vector Machines)是由Vanpik领导的AT&TBell实验室研究小组 在1963年提出的一种新的非常有潜力的分类技术, SVM是一种基于统计学习理论的模式识别方法，主要应用于模式识别领域.由于当时这些研究尚不十分完善,在解决模式识别问题中往往趋于保守,且数学上比较艰涩,因此这些研究一直没有...
机器学习算法中的SVM和聚类算法答：而支持向量机是一种数学成分很浓的机器学习算法。在算法的核心步骤中，有一步证明，即将数据从低维映射到高维不会带来最后计算复杂性的提升。于是，通过支持向量机算法，既可以维持计算效率，又可以获得非常好的分类效果。因此支持向量机在90年代后期一直占据着机器学习中最核心的地位，基本取代了神经网络...
SVM常考细节答：SVM的原理是什么？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；（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...
预测原理答：5.支持向量回归机 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 支持向量回归机算法是一个凸二次优化问题,可保证找到的解是全局最...
支持向量机的对偶问题是什么答：对偶问题的解具有稀疏性，即只有少数样本点的拉格朗日乘数不为零，这些点就是支持向量。这个特性可以减少模型的复杂度，提高模型的泛化能力。支持向量机（SVM）的基本原理：1、支持向量机是基于统计学习理论的机器学习算法，其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器。间隔最大使得它有别于感知机。
网友点评：
于李瑾18568196367：
支持向量机 这个名字是怎么来的?
定结县376回复：
支持向量机SVM(Support Vector Machine)作为一种可训练的机器学习方法,依靠小样本学习后的模型参数进行导航星提取,可以得到分布均匀且恒星数量大为减少的导航星表 基本情况 Vapnik等人在多年研究统计学习理论基础上对线性分类器提...
于李瑾18568196367：
常用非线性校正方法有哪些
定结县376回复：
现 代控制系统对传感器的准确度、稳定性和工作条件等方面提出了很高的要求.然而... ؤ 1支持向量机拟合基本理论 1. 1线性函数拟合问题 与支持向量机的研究最初是针对...
于李瑾18568196367：
支持向量机是什么东西?
定结县376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.
于李瑾18568196367：
支持向量机分类如何判断两者是否为一类 -
定结县376回复：
找到支持向量...通过支持向量确定分界面...分界面都有了...在一面的自然就是一类...具体的去看看书或者课件吧...
于李瑾18568196367：
支持向量机的输入和输出是什么 -
定结县376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.
