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...
什么是支持向量机?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）...
什么是支持向量机(SVM)以及它的用途?答：SVM - support vector machine, 俗称支持向量机，为一种supervised learning算法，属于classification的范畴。在数据挖掘的应用中，与unsupervised的Clustering相对应和区别。广泛应用于机器学习(Machine Learning), 计算机视觉(Computer Vision) 和数据挖掘(Data Mining)当中。假设要通过三八线把实心圈和空心圈分成...
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：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。
手把手教你支持向量机模型 SVM答：掌握支持向量机（SVM）的精髓，就像打开一个神秘的黑盒，让数据世界里的线性和非线性分类变得直观而高效。SVM，作为二分类的守护者，它的使命是寻觅一个理想的空间分割线，比如将吸烟者和非吸烟者划分得如丝般分明。当面对多分类挑战时，SVM会巧妙地转化为多对多的策略，确保每个类别之间都有清晰的界限...
西瓜书第六章支持向量机(6.1-6.2)答：支持向量机（SVM），全称是support vector machine,简单来说，它是一种二类分类器，基本模型就是在特征空间上寻找间隔最大的线性分类器，基于这个模型我们更改核函数就可以把它应用于非线性问题之中，首先我们看他的定义，什么是“在特征空间中寻找间隔最大的线性分类器”？首先我们应该知道什么是线性分类...
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...
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，...
支持向量机算法是什么?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...
网友点评：
能仇翟15874507915：
怎么用支持向量机做五种分类 -
浏阳市1348回复：
推荐用weka软件.里面集成多种基于SVM的算法.
能仇翟15874507915：
如何用Python实现支持向量机 -
浏阳市1348回复：
看这个文章 blog.csdn.net/zouxy09/article/details/17292011 机器学习算法与Python实践之(四)支持向量机(SVM)实现
能仇翟15874507915：
r语言中支持向量机可以画哪些图 -
浏阳市1348回复：
a.svm = svm(data,...)summary(a.svm)使用summary即可
能仇翟15874507915：
如何将支持向量机模型用在预测控制中 -
浏阳市1348回复：
根据你的描述:BPNN可以用matlab里的神经网络工具箱,GUI的界面或者matlab源程序都可以 SVM推荐用Libsvm或Lssvm,网上都有下载额
