机器学习算法中的SVM和聚类算法答：提道机器学习算法就不得不说一说SVM，这种算法就是支持向量机，而支持向量机算法是诞生于统计学习界，这也是机器学习中的经典算法，而支持向量机算法从某种意义上来说是逻辑回归算法的强化，这就是通过给予逻辑回归算法更严格的优化条件，支持向量机算法可以获得比逻辑回归更好的分类界线。不过如果通过跟...
关键问题答：所以在开展综合物探方法水资源调查时,首先要结合不同的工作目的,选择合适的物探方法的组合及其基本输入特征量。若基本输入特征量选择不当,将会导致达不到预期的勘查效果。此外,支持向量机其本质是基于数据的统计学习的一种方法,从观测数据中挖掘出不能通过原理分析得到的规律,并用这一规律去分析客观因果...
svm算法是什么?答：SVM算法的历史 早在1963 年，著名的前苏联统计学家弗拉基米尔·瓦普尼克在读博士期间，就和他的同事阿列克谢·切尔沃宁基斯共同提出了支持向量机的概念。但由于当时的国际环境影响，他们用俄文发表的论文，并没有受到国际学术界的关注。直到 20 世纪 90 年代，瓦普尼克随着移民潮来到美国，而后又发表了 ...
支持向量机(SVM)基本原理答：当然,到目前为止,我们的 SVM 还比较弱,只能处理线性的情况,不过,在得到了对偶dual 形式之后,通过 Kernel 推广到非线性的情况就变成了一件非常容易的事情了(通过求解对偶问题得到最优解,这就是线性可分条件下支持向量机的对偶算法,这样做的优点在于:一者对偶问题往往更容易求解;二者可以自然的引入核函数,进而推广到...
为什么说SVM是一种典型的二类分类模型?答：SVM模型是将实例表示为空间中的点，这样映射就使得单独类别的实例被尽可能宽的明显的间隔分开。然后，将新的实例映射到同一空间，并基于它们落在间隔的哪一侧来预测所属类别。支持向量机的优点和缺点：1、由于SVM是一个凸优化问题，所以求得的解一定是全局最优而不是局部最优。2、不仅适用于线性线性...
支持向量机原理答：支持向量机方法的基本思想是：定义最优线性超平面，并把寻找最优线性超平面的算法归结为求解一个凸规划问题。进而基于Mercer核展开定理，通过非线性映射φ，把样本空间映射到一个高维乃至于无穷维的特征空间（Hilbert空间），使在特征空间中可以应用线性学习机的方法解决样本空间中的高度非线性分类和回归等问题...
监督学习的经典算法答：监督学习是机器学习中的一种常见范式，经典的监督学习算法包括以下几种：线性回归（Linear Regression）、逻辑回归（Logistic Regression）、决策树（Decision Trees）、支持向量机（Support Vector Machines，SVM）、K最近邻算法（K-Nearest Neighbors，KNN）。1、线性回归（Linear Regression）：线性回归是一种...
人工智能十大算法答：决策树（Decision Trees）可用于回归和分类任务。朴素贝叶斯（Naive Bayes）是基于贝叶斯定理。它测量每个类的概率，每个类的条件概率给出 x 的值。这个算法用于分类问题，得到一个二进制“是 / 非”的结果。看看下面的方程式。支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种用于分类问题的监督算法。支持...
支持向量机(SVM)中的参数C和gamma代表什么含义呢?答：C越高，说明越不能容忍出现误差,容易过拟合，C越小，容易欠拟合，C过大或过小，泛化能力变差。gamma是选择RBF函数作为kernel后，该函数自带的一个参数。隐含地决定了数据映射到新的特征空间后的分布，gamma越大，支持向量越少，gamma值越小，支持向量越多。支持向量的个数影响训练与预测的速度。
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：
徒爬矿17585797905：
关于SVM研究的热点和难点是什么 -
江南区998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...
徒爬矿17585797905：
matlab的支持向量机到底是如何对未知类别进行分类的?,如何根据训练模型来预测未知数据的类别标签 -
江南区998回复：
支持向量机有判别函数.预测未知样本时,是将样本信息输入至判别函数中,然后得到分类结果.判别函数的产生,就是通过训练来得到的.所以,分类的步骤为:通过对训练样本的训练,得到判别函数.再将未知样本的信息输入至判别函数,就可以得到结果.具体的支持向量机的模型,可以参照《模式识别》一书中的讲解或者研究者的论文.
徒爬矿17585797905：
svm 是什么? -
江南区998回复：
1.SVM是统计学概念上一个有监督的学习方法,用来进行分类和回归分析. 2.SVM原理svm是一种有坚实理论的基础的、新颖的小样本学习方法.svm的理论基础式结构风险最小化原理和基础统计学习理论的VC维理论.
徒爬矿17585797905：
在利用支持向量机进行分类的时候怎么选择合适的核函数 -
江南区998回复：
线性核和RBF是最常用的核函数了,其中线性核适用于特征向量线性可分的情况,RBF更适用于不可分的情况.如果你不知道怎么选择,就选择RBF吧,RBF适用的数据的特征的范围更广.
徒爬矿17585797905：
支持向量机中所谓的支持向量究竟是什么? -
江南区998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...
