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：支持向量机在地铁车站深基坑围护结构变形预测的应用是怎样的呢,下面中达咨询招投标老师为你解答以供参考。目前,在城市基坑工程设计与施工中,对基坑变形控制要求越来越严格。基坑围护结构变形使外侧地层发生损失而引起地面沉降,增加了外侧土体向坑内的位移和相应的坑内隆起。同样的地质和埋深条件下,深基坑周围地层变形范围...
支持向量机通常用于推荐系统吗答：不用于推荐系统。在推荐系统中，主要使用的算法包括协同过滤、内容过滤、深度学习等。支持向量机可以用于分类和回归问题，在某些情况下也可应用于推荐系统领域，但并不是可以广泛采用的主流方法。
支持向量机和神经网络那个前景更好?答：你好！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...
论文求助答：（9）核函数的构造和参数的选择理论研究。基于各个不同的应用领域，可以构造不同的核函数，能够或多或少的引入领域知识。现在核函数广泛应用的类型有：多项式逼近、贝叶斯分类器、径向机函数、多层感知器。参数的选择现在利用交叉验证的方法来确认。�（10）支持向量机从两类问题向多类问题的推广...
支持向量机算法是什么?答：与上述不同，支持向量机模型是利用运筹规划约束求最优解，而此最优解是一个空间平面，此空间平面可以结合特征项，将‘吸烟’和‘不吸烟’两类完全地分开，寻找该空间平面即是支持向量机的核心算法原理。支持向量机的计算原理复杂，但对其通俗地理解并不复杂，只需要知道其需要求解出‘空间平面’，该‘...
汽车svm是什么意思答：1992年，Bernhard E. Boser、Isabelle M. Guyon和Vapnik通过核方法得到了非线性SVM。1995年，Corinna Cortes和Vapnik提出了软边距的非线性SVM并将其应用于手写字符识别问题 ，这份研究在发表后得到了关注和引用，为SVM在各领域的应用提供了参考。以上内容参考 百度百科-支持向量机 ...
支持向量机的基本原理答：支持向量机中的支持向量是指训练样本集中的某些训练点，这些点最靠近分类决策面，是最难分类的数据点。SVM中最优分类标准就是这些点距离分类超平面的距离达到最大值；“机”是机器学习领域对一些算法的统称，常把算法看做一个机器，或者学习函数。SVM是一种有监督的学习方法，主要针对小样本数据进行学习...
支持向量机答：这等价于经过映射函数 将原来的输入空间变换到一个新的特征空间,将输入空间中的内积 变换成特征空间中的内积 ,在新的特征空间里从训练样本中学习线性支持向量机。学习是隐式地在特征空间进行的,不需要显式地定义特征空间和营业日函数。在实际应用中,往往依赖领域知识直接选择核函数。 对应的支持向量机是一个p次多项...
支持向量机(SVM)是否适合大规模数据?答：不只是SVM)。因为互联网应用的推动，最近几年这个领域新结果非常多。总体来说，对于基于支持向量机的大规模线性分类问题，目前已经能比较好地解决。[4]对现有结果做了比较好的总结，[2]则对需要进一步解决的问题有很好的概述。对于非线性分类问题，...
常用机器学习方法有哪些?答：机器学习中常用的方法有：(1) 归纳学习 符号归纳学习：典型的符号归纳学习有示例学习、决策树学习。函数归纳学习(发现学习)：典型的函数归纳学习有神经网络学习、示例学习、发现学习、统计学习。(2) 演绎学习 (3) 类比学习：典型的类比学习有案例(范例)学习。(4) 分析学习：典型的分析学习有解释学习、...
网友点评：
丘馥慧13933154959：
统计学主要应用在什么领域呢?
长岭县175回复：
统计学,包括多元统计学,是生物信息学的数学基础之一;概率论与随机过程理论,如隐马尔科夫链模型(HMM),在生物信息学中有重要应用;其他如用于序列比对的...
丘馥慧13933154959：
关于SVM研究的热点和难点是什么 -
长岭县175回复：
支持向量机的发展自从90年代初经典SVM的提出,由于其完整的理论框架和在实际应用中取得的很多好的效果,在机器学习领域受到了广泛的重视.其理论和应用在横向和纵向上都有了发展.理论上:1.模糊支持向量机,引入样本对类别的隶...
丘馥慧13933154959：
支持向量机中所谓的支持向量究竟是什么? -
长岭县175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...
丘馥慧13933154959：
R软件的支持向量机方法在未来可以用在哪些领域? -
长岭县175回复：
对于处理非线性数据,SVM和神经网络走了两条不同的道路:神经网络通过多个隐层的方法来实现非线性的函数,有一些理论支持(比如说带隐层的神经网络可以模拟任何函数),但是目前而言还不是非常完备;SVM则采用了kernel trick的方法...
