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...
用于监督分类的算法答：支持向量机算法 支持向量机算法是一种基于最大间隔分类的监督分类算法，其基本思想是将数据映射到高维空间中，通过寻找最优的超平面来进行分类。支持向量机算法的优点是对噪声和非线性数据具有较好的鲁棒性，但是需要对参数进行...
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...
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...
笔记:支持向量机答：1、线性可分支持向量机 线性可分支持向量机是指在训练数据集线性可分的情况下，寻找一条几何间隔最大化的直线（也称硬间隔最大化），将正样本和负样本完全分开。 1.1、目标函数 设有数据集D{(x(1),y(1))...
第6章 支持向量机答：支持向量机 是一类按监督学习方式对数据进行 二元分类 的广义线性分类器,它的目的是寻找一个 超平面 来对样本进行分割,分割的原则是 间隔最大化 ,最终转化为一个 凸二次规划 问题来求解。 优点: 1.有严格的数学理论支持,可解释性...
什么是支持向量机?答：支持向量机基本概念 SVM算法是一种学习机制，是由Vapnik提出的旨在改善传统神经网络学习方法的理论弱点，最先从最优分类面问题提出了支持向量机网络。SVM学习算法根据有限的样本信息在模型的复杂性和学习能力之间寻求最佳折中，...
svm算法是什么?答：之所以叫作支持向量机，是因为该算法最终训练出来的模型，由一些支持向量决定。所谓的支持向量，也就是能够决定最终模型的向量。SVM算法最初是用来解决二分类问题的，而在这个基础上进行扩展，也能够处理多分类问题以及回归问题。
支持向量机答：支持向量机的基本想法是求解能够正确分训练数据集并且几何间隔最大的分离超平面。对线性可分的训练数据集而言,线性可分分离超平面有无穷多个(等价于感知机),但是几何间隔最大的分离超平面时唯一的。这里的间隔最大化被称为硬间隔最大化。
机器学习中需要掌握的算法有哪些?答：首先我们为大家介绍的是支持向量机学习算法。其实支持向量机算法简称SVM，一般来说，支持向量机算法是用于分类或回归问题的监督机器学习算法。SVM从数据集学习，这样SVM就可以对任何新数据进行分类。此外，它的工作原理是通过查找...
网友点评：
胥凌维19270494786：
支持向量机的输入和输出是什么 -
漳平市2891回复：
对于训练集来说,输入当然是带有标签的一组向量(x,y)目标是找到判别函数中的参数向量W.对于测试集来说,输入就是X,输出是y.我是这么理解你得问题的.
胥凌维19270494786：
svms 和 random forests是什么算法 -
漳平市2891回复：
支持向量机 (SVM,support vector machine)是 Vapnik Cortes & Vapnik 1995 年首先提出 来的,是近年来机器学习研究的一项重大成果.支持向量机的基本思想是,寻找一个最优超 平面使它的分类间隙最大,对线性问题即寻找最优分类线,...
胥凌维19270494786：
请问支持向量机是用来做什么的?
漳平市2891回复：
支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)是CorinnaCortes和Vapnik等于1995年首先提出的,它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势,并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中
胥凌维19270494786：
支持向量机是谁提出来的呢?
漳平市2891回复：
请采纳我的答案. 支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)是CorinnaCortes和Vapnik等于1995年首先提出的,它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势,并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中
