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。
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个特...
支持向量机原理详解(六): 序列最小最优化(SMO)算法(Part I)答：支持向量机(SVM)的高效训练离不开SMO算法的巧妙设计。SMO的核心在于其独特的优化策略，让我们深入理解它的运作机制：核心思想: SMO通过分解大规模的凸二次规划问题，将其转化为易于解析处理的小规模子问题。关键在于，它确保每个迭代步骤都严格遵循等式约束，逐步逼近全局最优解。停机条件: 当所有样本满足K...
svm支持向量机原理答：svm支持向量机原理 SVM简介 支持向量机（support vector machines, SVM）是一种二分类模型，它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器，间隔最大使它有别于感知机；SVM还包括核技巧，这使它成为实质上的非线性分类器。SVM的的学习策略就是间隔最大化，可形式化为一个求解凸二次规划的问...
支持向量机答：支持向量机(Suport Vector Machine,常简称为SVM),是一个监督式学习的方式。支持向量机属于一般化线性分类器,这类分类器的特点是能够同时最小化经验误差与最大化几何边缘区,因此支持向量机机也被称为最大边缘区分类器。 蓝色和红色的线圈出来的点就是所谓的支持向量,离分界线最近的点,如果去掉这些点,直线多半要改...
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...
机器学习模型学习总结-支持向量机(SVM)答：探索机器学习的瑰宝：支持向量机(SVM)深度解析 在数据科学的瑰宝中，支持向量机(SVM)犹如一座精密的桥梁，它专为二分类问题设计，其核心使命是寻找一条理想决策边界，最大化两侧数据点到边界的安全距离。想象一下，这个边界就像是一个保护盾，确保每个类别都与之保持最大间距，这就是SVM追求的目标。...
【机器学习】支持向量机 SVM(非常详细)答：一、优雅的数学之美：SVM基础 SVM以其数学理论的魅力著称，它在处理分类问题时，首要目标是找到线性可分的超平面。这个超平面不仅能够将两类样本清晰划分，而且力求找到与最近样本点保持最大间隔的决策边界，这些最近的样本点称为支持向量。SVM的优化问题就是寻找这个最大间隔，以实现最优化的决策参数。二、...
支持向量机学习算法答：支持向量机学习算法主要有以下五种：（1）获取学习样本（xi，yi），i=1，2…，其中xi∈Rn，y∈任 ｛1，-1｝l，对样本进行预处理；（2）选择进行非线性变换的核函数及对错分（误差）进行惩罚的惩罚因子c；（3）形成二次优化问题用优化方法（如：Chuknlng算法、内点算法、SMO算法）；（4）获得a...
为什么支持向量机要用拉格朗日对偶算法来解最大化间隔问题?答：在探索监督学习的奥秘时，我们发现支持向量机（Support Vector Machines, SVM）的决策边界计算，通过拉格朗日对偶算法实现起来更为得心应手。这个算法背后的妙处在于它巧妙地简化了问题，让我们更直观地理解。原算法与对偶算法的对比 支持向量机的决策边界求解，原算法和拉格朗日对偶算法是等价的，但对偶算法更...
网友点评：
鄂勇诸19385741583：
支持向量机的数学原理是什么?
突泉县2226回复：
注意:(1)对于A中不同的元素,在B中不一定有不同的象;(2)B中每个元素都有原象,称映射f建立了集合A和集合B之间的一个一一对应关系,也称f是A到B上的一一映射
鄂勇诸19385741583：
请会用matlab最小二乘支持向量机的高手帮个忙啊! -
突泉县2226回复：
一方面,这跟什么训练精度无关,跟你输出向量有关,如果输出是白噪声,你怎么拟合都不可能得到好结果,所以拟合的结果跟输出也有关系.另一方面,你用10行2列可以得到较好结果,说明10行6列虽然有可能提高拟合的自由度,但也引入了更多的不确定性.可以试试robust regression,搜一搜相关的用法,不详述了.
鄂勇诸19385741583：
支持向量机怎么输出class=1的样本点 -
突泉县2226回复：
如果是别人的算法,该SVM算法很可能因为防止过拟合(overfitting),即过分逼近训练样本的自然的噪声而对数据进行了近似处理.即自动去除或者泛化了一些不那么“合群”的数据.
鄂勇诸19385741583：
如何容易计算向量机的呢?
突泉县2226回复：
保持计算负荷合理,使用支持向量机计划的映射被设计成确保在点积可在原空间中的变量而言容易地计算,通过定义它们中选择的核函数k(x,y)的计算以适应的问题
鄂勇诸19385741583：
咨询一下求解两个曲面变化关系的规律,并预测,能用支持向量机吗
突泉县2226回复：
应该可以的,但因为你是多输出,如果用libsvm来做的话,需要一维一维的实现,因为libsvm不支持 多输出
鄂勇诸19385741583：
libsvm支持向量机C - SVM和NU - Svm的区别 -
突泉县2226回复：
SVM有如下主要几个特点: (1)非线性映射是SVM方法的理论基础,SVM利用内积核函数代替向高维空间的非线性映射; (2)对特征空间划分的最优超平面是SVM的目标,最大化分类边际的思想是SVM方法的核心; (3)支持向量是...
