西瓜书第六章支持向量机(6.1-6.2)答：两个经过异类支持向量点的超平面之间距离为2/||w||,就是我们需要最大化的间隔。如下图所示 我们的超平面对数据进行正常分类那么必定存在下面的不等式，对于正例y=+1，我们的超平面需要将他预测为>=1的情况，如果y=-1那...
支持向量机(三)——线性支持向量机答：先看正类，正类的间隔边界超平面为： ，对应的点到间隔边界超平面的距离公式为： 。对于正例的支持向量，有 ，根据式 ，有 ，代入距离公式，即可到结论。负类推导过程类似。再次， 根据以上结论，分析支持向量。根...
支持向量机为什么能解决维数灾难和局部最小答：1、支持向量机并不是“解决”维数灾难，准确来说是能避免“引起”维数灾难，利用核函数投射到高维，输入的维数n对核函数矩阵无影响。2、SVM可转化为一个凸优化问题的求解，则局部最优解就是全局最优解。
支持向量机(2)答：简单的说，支持向量机就是通过寻求结构化风险最小来提高学习机泛化能力，实现经验风险和置信范围的最小化，从而达到在统计样本量较少的情况下，亦能获得良好统计规律的目的。通俗来讲，它是一种二类分类模型，其基本模型定义...
如何用Python实现支持向量机答：看这个文章 blog.csdn.net/zouxy09/article/details/17292011 机器学习算法与Python实践之（四）支持向量机（SVM）实现
支持向量机答：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的学习策略就是间隔最大化...
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...
支持向量机分类法答：支持向量机方法正是基于这种从线性可分情况下的最优分类面提出的。结合二分类问题，可以通过线性超平面把给定数据集划分成两类，如图2.2（b）所示。因此，支持向量机针对两种感兴趣区域的最大边缘，并在它们之间设置了一个...
支持向量机学习算法答：用一对多多类支持向量机水质分类法：有四类等级要划分，于是在抽取训练集的时候，分别抽取I所对应的向量作为正集，其余所对应的向量作为负集；Ⅱ所对应的向量作为正集，其余所对应的向量作为负集……，这四个训练集分别进行...
支持向量机——核技巧答：回到我们 支持向量机——拉格朗日乘子法 这一篇文章的最重要的结论。还是用上述的映射函数，升维以后 为了方便，之后的式子仅仅表示 。 注意这是内积 。存在一些核函数，在不知道映射函数的情况下，能得到和使用映射...
网友点评：
卓善支19167967992：
支持向量机中所谓的支持向量究竟是什么? -
新余市2537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...
卓善支19167967992：
求助,基于支持向量机的轴承故障位置分类算法 -
新余市2537回复：
f(x)=ab = mcos2x+nsin2x f(0)=1, mcos0+nsin0=1, m=1 f(派/4)=1,m√2/2+n√2/2=1, n=√2-1 f(x)=mcos2x+nsin2x 将(0.1)和(兀/4.1)两点代入,解得m=1 n=1 f(x) =b.c = (m,sin2x).(cos2x,n) = mcos2x+ nsin2x f(0) = m = 1 f(π
卓善支19167967992：
如何容易计算向量机的呢?
新余市2537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
卓善支19167967992：
基于支持向量机的多分类算法有哪些 -
新余市2537回复：
作为一种新兴的机器学习方法,基于统计学习理论的支持向量机,最初是用来解决二类分类问题的.对于实际中主要遇到的多类分类问题,目前常用的两大类改进推广方法为＂分解—重组＂法和＂直接求解＂法.
