支持向量机答：如果求出约束最优化问题的解 ,那么就可以得出最大间隔分离超平面 及决策函数 ,即线性可分支持向量机模型。 为了求解线性可分支持向量机的最优化问题,将它作为原始最优化问题,应用到拉格朗日对偶性,通过求解对偶问题得到原始问题的最优解,...
支持向量机算法是什么?答：类似其它机器学习算法，支持向量机的构建步骤上，一般也需要先对数据进行量纲化处理、设置训练数据和测试数据比例、设置相关参数调优，最终实现在训练数据上有着良好表现，并且测试数据上也有着良好表现即可。可以使用SPSSAU快速进行...
支持向量机(SVM)——原理篇答：支持向量机（SVM）——svm原理并不难理解，其可以归结为一句话，就是最大化离超平面最近点（支持向量）到该平面的距离。支持向量机（support vectorQmachine，简称SVM）是一种二分类模型，它的基本模型是在特征空间上的间隔...
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...
"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各种其他因素(如市盈率、市净率等)来训练一个随机森林模型，然后用该模型来预测未来股价的走势。 3. 支持向量机模型：支持向量机是一种二分类器，可以用来处理非线性关系。例如，可以使用历史...
支持向量机的基本原理答：将支持向量机改进的聚类算法被称为支持向量聚类，当数据未被标记或者仅一些数据被标记时，支持向量聚类经常在工业应用中用作分类步骤的预处理。应用 1、用于文本和超文本的分类，在归纳和直推方法中都可以显著减少所需要的有类...
如何利用机器学习算法预测股票市场的短期波动性?答：2.特征工程：将原始数据转化为可供机器学习算法使用的特征向量，常用的特征包括技术分析指标、基本面分析指标等。3.选择和训练模型：根据特征向量选择适合的机器学习算法，如支持向量机（SVM）、随机森林（RandomForest）、多层...
农田有效灌溉面积的预测方法及应用?答：以河南省1986-2010年的农田有效灌溉面积统计数据为基础，详细阐述了利用两种预测方法建立预测模型的过程，并进行了应用验证。验证结果表明，基于支持向量机的预测方法具有更好的泛化能力，预测精度更高。最后获得了河南省“十二五...
支持向量机原理答：其中分类问题预测要求观察值是离散的，而回归问题主要针对决策属性值是连续的情况，它通过学习训练样本集建立一个回归器，然后在条件属性给定的情况下进行预测。支持向量机回归分为线性回归和非线性回归，其原理如下：（1）支持...
第6章 支持向量机答：为度量这个间隔软到何种程度,引入“松弛变量” (即用以表示该样本不满足约束的程度),将上式改写得到“ 软间隔支持向量机 ”: 通过拉格朗日乘子法得到目标函数的拉格朗日函数并得到其对偶问题过程如下: 上述过程需满足 KKT条件 要求: 对于...
网友点评：
毋呢录15558023211：
有没有做过支持向量机做预测模型的matlab程序做个参考 -
扬中市2658回复：
如何用BP模型和支持向量机模型在MATLAB中实现预测 根据你的描述: BPNN可以用matlab里的神经网络工具箱,GUI的界面或者matlab源程序都可以 SVM用Libsvm或Lssvm,网上都有额
毋呢录15558023211：
MATLAB中支持向量机SVM预测问题,如何确定数据格式 -
扬中市2658回复：
测试数据要跟训练数据格式一样啊,一般是行代表样本个数,列代表变量个数即n*m表示n个样本m个向量
毋呢录15558023211：
做支持向量机预测的时候,数据输入应该注意哪问题 -
扬中市2658回复：
有点陌生, 我以前看了一点,就输入一个样本数据,和一个测试数据,其他事核函数设定有默认的,深入研究可以改,结果就出来了
毋呢录15558023211：
如何容易计算向量机的呢?
扬中市2658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
毋呢录15558023211：
从染色工艺出发,说明其所需坯布的真实质量特性有哪些?
扬中市2658回复：
目前,国内外关于织物质量检测研究的重点绝大多数是针对成品织物,利用机器视觉... 通过隶属度函数的改进,得到了更好的支持向量机预测模型. 最后,本文将主成分分...
