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...
支持向量机的基本原理答：支持向量机的主要思想是：建立一个最优决策超平面，使得该平面两侧距离该平面最近的两类样本之间的距离最大化，从而对分类问题提供良好的泛化能力。对于一个多维的样本集，系统随机产生一个超平面并不断移动，对样本进行分类，...
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...
svm支持向量机原理答：支持向量机（support vector machines, SVM）是一种二分类模型，它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器，间隔最大使它有别于感知机；SVM还包括核技巧，这使它成为实质上的非线性分类器。SVM的的学习策略就...
svm是什么答：SVM是指支持向量机（Support Vector Machines）算法。SVM是一种在机器学习领域广泛使用的分类算法。SVM是在有监督学习下，从一系列带标签的训练样本中训练出分类模型，在此基础上预测新样本的分类。SVM通过寻找训练样本中最优的...
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...
支持向量机分类法答：支持向量机（SVM）分类的主要思想是寻找最优分离超平面（Optimal Separating Hyperplane，OSH），将两类样本无错误的分开，并使分类空隙最大，如图2.2所示。记H为最优分离超平面，H1和H2之间的距离M为分类间隔。图2.2 最优...
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，...
支持向量机(SVM)基本原理答：支持向量机通俗导论(理解SVM的三层境界) 线性回归 给定数据集 , 其中, ,线性回归试图学习到一个线性模型,尽可能地输出正确标记. 如果我们要用线性回归算法来解决一个分类问题,(对于分类,y 取值为 0 或者 1),但如果你使用的是线...
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...
网友点评：
巢晴馨14772121208：
Support Vector Machine是什么? -
卢湾区1420回复：
Support Vector Machine - 支持向量机,常简称为SVM,是一种监督式学习的方法,可广泛地应用于统计分类以及回归分析. 支持向量机属于一般化线性分类器,也可以被认为是提克洛夫规范化(Tikhonov Regularization)方法的一个特例.这...
巢晴馨14772121208：
支持向量机总体概述是什么?
卢湾区1420回复：
支持向量机总体概述:编辑在机器学习中,支持向量机(SVM,还支持矢量网络)是与相关的学习算法有关的监督学习模型,可以分析数据,识别模式,用于分类和回归分析
巢晴馨14772121208：
支持向量机的总体概述是什么呢?
卢湾区1420回复：
除了进行线性分类,支持向量机可以使用所谓的核技巧,它们的输入隐含映射成高维特征空间中有效地进行非线性分类
