svm是什么意思?答：svm是一种典型的二类分类模型。支持向量机（英语：support vector machine，常简称为SVM，又名支持向量网络）是在分类与回归分析中分析数据的监督式学习模型与相关的学习算法。给定一组训练实例，每个训练实例被标记为属于两个类别中的一个或另一个，SVM训练算法创建一个将新的实例分配给两个类别之一的模型...
什么是支持向量机,SVM与LR的区别?答：支持向量机为一个二分类模型,它的基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器。而它的学习策略为最大化分类间隔,最终可转化为凸二次规划问题求解。LR是参数模型,SVM为非参数模型。LR采用的损失函数为logisticalloss,而SVM采用的是hingeloss。在学习分类器的时候,SVM只考虑与分类最相关的少数支持向量...
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,这就是线性可支持向量机的对偶算法(dual algorithm)。这样做的优点,一是对偶问题...
支持向量机是什么意思答：支持向量机（SVM）是90年代中期发展起来的基于统计学习理论的一种机器学习方法，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，其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的...
svm支持向量机原理答：svm支持向量机原理 SVM简介 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的的学习策略就是间隔最大化，可形式化为一个求解凸二次规划的...
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），使在特征空间中可以应用线性学习机的方法解决样本空间中的高度非线性分类和回归等问题...
支持向量机分类法答：支持向量机（Support Vector Machine，SVM）分类过程是基于Vapnik和Cher－ vonenkis提出的统计学习理论（Statistical Learning Theory，SLT），Vapnik对SVM进行了详细的讨论（Vapnik，1995；Shah et al.，2003；Mahesh et al.，2004；李海涛等，2007；张兵等，2011）。支持向量机（SVM）分类的主要思想是寻找...
支持向量机的基本原理是什么?答：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）支持向量机线性回归 设样本集为：（x1，y1），…，（xi，yi），x∈Rn，y∈R，回归函数用下列线性方程来表示：f（x）=w·x＋b（4.14）假设所有训练数据在ε精度下如图4.5所示无误差地用线性函数拟合，即 基坑降水工程的环境效应与评价...
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的核心目标是找到分类中的最大边缘超平面,让其作为决策边界,那么什么是最大边缘超平...
Support Vector Machine是什么,具体解释下。答：SVM(support vector machine 支持向量机)支持向量机SVM(Support Vector Machine)作为一种可训练的机器学习方法,依靠小样本学习后的模型参数进行导航星提取,可以得到分布均匀且恒星数量大为减少的导航星表 SVM的主要思想可以概括为两点：1) 它是针对线性可分情况进行分析，对于线性不可分的情况，通过使用非...
网友点评：
金物亭13613498397：
支持向量机中所谓的支持向量究竟是什么? -
左贡县3009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...
金物亭13613498397：
svm 是什么? -
左贡县3009回复：
1.SVM是统计学概念上一个有监督的学习方法,用来进行分类和回归分析. 2.SVM原理svm是一种有坚实理论的基础的、新颖的小样本学习方法.svm的理论基础式结构风险最小化原理和基础统计学习理论的VC维理论.
金物亭13613498397：
支持向量机的输入和输出是什么 -
左贡县3009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.
金物亭13613498397：
支持向量机研究现状 -
左贡县3009回复：
支持向量机能较好地解决小样本、非线性、高维数和局部极小点等实际问题,已成为机器学习界的研究热点之一.目前,国际上对这一理论的讨论和进一步研究较为深入.我国国内对这一理论已经开展了积极,有效的研究工作,尤其是近几年支...
