什么是最小二乘支持向量机答：(least squares support veotor maohine,LSSVM)是一种遵循结构风险最小化 (structural risk minimization,SRM) 原则的核函数学习机器,其算法是最小二乘法，其原理是结构风险最小化（要理解这个去看看支撑向量机的文献）。
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...
支持向量机的相关技术支持答：当然误差是绝对的，不同学科、不同专业的要求不一。支持向量机的理解需要数据挖掘或机器学习的相关背景知识，在没有背景知识的情况下，可以先将支持向量机看作简单分类工具，再进一步引入核函数进行理解。
监督分类算法:选择合适的算法至关重要答：让我们一起来看看吧！🤖支持向量机（SVM）支持向量机（SVM）是一种强大的分类工具，尤其在处理高维数据时表现突出。它能够通过寻找最优的超平面，将不同类别的数据分开。🌳决策树决策树是一种结构直观、易于...
列举2个监督学习的经典算法答：2、决策树（DecisionTree）决策树算法采用树形结构，使用层层推理来实现最终的分类。决策树通常由根节点、内部节点、叶节点三个元素构成，ID3、C4.5、CART是决策树常用的三种典型算法。3、支持向量机（SVM）支持向量机把分类...
支持向量机研究现状答：支持向量机方法虽然是针对两类分类问题而提出的，但如何将两类的分类方法推广到多类问题的分类也是支持向量机理论研究的重要内容之一。目前，将支持向量机的思想应用于解决多类问题的方法，主要有一类对余类、成对分类以及决策...
神经网络模型-27种神经网络模型们的简介答：支持向量机(SVM)用于二元分类工作,无论这个网络处理多少维度或输入,结果都会是“是”或“否”。 SVM不是所有情况下都被叫做神经网络。 【27】Neural Turing Machine (NTM) 神经图灵机 【27】NTM 神经图灵机 神经网络像是黑箱—...
"如何利用机器学习算法预测股价波动情况?"答：例如，可以使用历史股价数据和其他因素来训练一个支持向量机模型，然后用该模型来预测未来股价的涨跌情况。 4. 神经网络模型：神经网络是一种模拟人脑神经元结构的机器学习算法，可以用来处理复杂的非线性关系。例如，可以使用...
预测模型建立答：从结构风险的角度考虑,C值取得过大,问题倾向于经验最小,忽略对结构复杂程度的考虑;反之则更多地考虑了问题的复杂程度,忽略了经验数据的作用。因此可以说,C是支持向量机回归和泛化能力的平衡参数。惩罚因子C取不同的常数值,对结果有不同...
几种常见的预测模型答：几种常见的预测模型包括线性回归模型、逻辑回归模型、决策树模型、随机森林模型、支持向量机（SVM）以及神经网络模型等。1. 线性回归模型：线性回归可能是最简单的预测模型之一。它的基本思想是通过找到一条最佳拟合直线来预测一...
网友点评：
居家侮19470634371：
支持向量数据描述算法输出的是什么意思 -
迎泽区2730回复：
一个支持向量机的构造一个超平面,或在高或无限维空间,其
居家侮19470634371：
支持向量机模型的基本原理是什么 -
迎泽区2730回复：
支持向量机可用来做分类和拟合. 其中分类的基本原理就是不仅仅要将分类点正确区分, 而且还要使得分隔的距离最大. 这便可以转化为凸二次规划问题来求解.
居家侮19470634371：
Support Vector Machine是什么,具体解释下 -
迎泽区2730回复：
SVM(support vector machine 支持向量机)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...
居家侮19470634371：
支持向量机中所谓的支持向量究竟是什么? -
迎泽区2730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...
