SVM几种核函数的对比分析以及SVM算法的优缺点?答：可以通过多个二类支持向量机的组合来解决。主要有一对多组合模式、一对一组合模式和SVM决策树；再就是通过构造多个分类器的组合来解决。主要原理是克服SVM固有的缺点，结合其他算法的优势，解决多类问题的分类精度。如：与粗集...
数据挖掘算法有哪些答：以下主要是常见的10种数据挖掘的算法，数据挖掘分为：分类（Logistic回归模型、神经网络、支持向量机等）、关联分析、聚类分析、孤立点分析。每一大类下都有好几种算法，这个具体可以参考数据挖掘概论这本书（英文最新版）...
基于支持向量机方法的土地退化信息提取答：支持向量机方法避免了传统的广义线性分类思路带来的缺点,即在构建判别函数的时候,不是直接将低维空间中的样本向量映射到高维的特征空间中求解,而是先在原空间中对向量做某种比较(例如求点积和某种距离),然后再对其做非线性变换,直接得到...
分类问题常用的算法有哪些?答：常用的分类器算法包括决策树、K近邻算法、支持向量机、逻辑回归和朴素贝叶斯分类器等。详细解释：1. 决策树：决策树是一种基于树形结构的分类器算法。它通过对特征进行一系列的问题判断，将数据逐步划分到不同的类别中。决策...
用于数据挖掘的分类算法有哪些,各有何优劣答：4.支持向量机（Support Vector Machine, SVM）很高的分类正确率，对过拟合有很好的理论保证，选取合适的核函数，面对特征线性不可分的问题也可以表现得很好。SVM在维数通常很高的文本分类中非常的流行。由于较大的内存需求和...
第6章 支持向量机答：缺点: 1.训练时间长 2.当采用核技巧时,如果需要存储核矩阵,空间复杂度大 3.模型预测时,支持向量数目较大,预测计算复杂度高 本文重点对基于硬间隔的线性可分支持向量机、基于核函数的非线性支持向量机、基于软间隔的线性支持向量机这...
需要掌握哪些大数据算法答：支持向量机，英文为SupportVectorMachine，简称SV机（论文中一般简称SVM）。它是一种监督式学习的方法，它广泛的应用于统计分类以及回归分析中。支持向量机将向量映射到一个更高维的空间里，在这个空间里建立有一个最大间隔...
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...
svm是否适合大规模的数据答：svm不适合大规模的数据。SVM是一种二类分类模型，它的基本模型是在特征空间中寻找间隔最大化的分离超平面的线性分类器。当训练样本线性可分时，通过硬间隔最大化，学习一个线性分类器，即线性可分支持向量机。当训练数据近似...
支持向量机(SVM)中的参数C和gamma代表什么含义呢?答：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。
网友点评：
文闸怡13730487047：
分类器的选择 -
黔江区1751回复：
如果训练集很小,那么高偏差/低方差分类器(如朴素贝叶斯分类器)要优于低偏差/高方差分类器(如k近邻分类器),因为后者容易过拟合.然而,随着训练集的增大,低偏差/高方差分类器将开始胜出(它们具有较低的渐近误差),因为高偏差...
文闸怡13730487047：
什么是支持向量机(SVM)以及它的用途? -
黔江区1751回复：
[答案] 支持向量机将向量映射到一个更高维的空间里,在这个空间里建立有一个最大间隔超平面.在分开数据的超平面的两边建有两个互相平行的超平面.分隔超平面使两个平行超平面的距离最大化.假定平行超平面间的距离或差距越大,分类器的总误差越小. ...
文闸怡13730487047：
支持向量机是什么东西?
黔江区1751回复：
支持向量机(SVM)是数据挖掘中的一个新方法,能非常成功地处理回归问题(时间序列分析)和模式识别(分类问题、判别分析)等诸多问题,并可推广于预测和综合评价等领域,因此可应用于理科、工科和管理等多种学科.目前国际上支持向量机在理论研究和实际应用两方面都正处于飞速发展阶段.它广泛的应用于统计分类以及回归分析中. 支持向量机属于一般化线性分类器.他们也可以认为是提克洛夫规则化(Tikhonov Regularization)方法的一个特例.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.
文闸怡13730487047：
哪些机器学习算法最有效率,应当优先学习? -
黔江区1751回复：
1. 线性回归在统计学和机器学习领域,线性回归可能是最广为人知也最易理解的算法之一.2. Logistic 回归Logistic 回归是机器学习从统计学领域借鉴过来的另一种技术.它是二分类问题的首选方法.3. 线性判别分析Logistic 回归是一种传统的分...
文闸怡13730487047：
支持向量机(SVM)是否适合大规模数据? -
黔江区1751回复：
关于什么是大规模机器学习,可以参考[1, 2, 3]的讨论.显然,大小是个相对的概念,在机器学习的语境下也不例外,什么是大规模,这很大程度上取决于你所面对的应用以及可用的计算资源.在互联网应用成为机器学习主要应用领域之一的今天...
文闸怡13730487047：
机器学习工具怎么样的呢?
黔江区1751回复：
机器学习工具如下: 1、Shogun.SHOGUN是一个机器学习工具箱,专注于支持向量机(SVM)的学习工具箱.它是用C++编写的,早在1999年就已经创建,是最古老的...
