SVM(支持向量机)答：这时，SVM引入了核函数的妙招。它不是简单地在二维空间寻找直线，而是通过将数据映射到高维空间，如图中的圆可能在二维中不可分，但在三维或更高维度中就变得可行。
SVM(支持向量机)原理及数学推导全过程详解(附MATLAB程序)答：深入解析支持向量机(SVM)：理论推导与MATLAB实践 SVM作为强大的机器学习工具，凭借其严格的数学基础和在小样本、非线性高维模式识别中的卓越表现脱颖而出。它通过引入松弛变量和巧妙的核函数，巧妙地处理非线性问题，即使在数据...
机器学习模型学习总结-支持向量机(SVM)答：探索机器学习的瑰宝：支持向量机(SVM)深度解析 在数据科学的瑰宝中，支持向量机(SVM)犹如一座精密的桥梁，它专为二分类问题设计，其核心使命是寻找一条理想决策边界，最大化两侧数据点到边界的安全距离。想象一下，这个边...
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支持向量机原理答：支持向量机（SVM）原理：支持向量机是一种有监督的学习分类方法，主要应用于分类和回归分析。其基本思想是通过在高维空间中找到一个超平面，将样本空间划分为两个互不重叠的区域，最大化分类间隔，使得同一类样本尽可能聚集在...
支持向量机( SVM)是什么意思?答：支持向量机（support vector machines, SVM）是一种二分类模型，所谓二分类模型是指比如有很多特征（自变量X）对另外一个标签项（因变量Y）的分类作用关系，比如当前有很多特征，包括身高、年龄、学历、收入、教育年限等共5项...
【机器学习】支持向量机 SVM(非常详细)答：SVM的优化问题就是寻找这个最大间隔，以实现最优化的决策参数。二、对偶问题的巧思 更深入地，SVM的对偶问题利用拉格朗日乘数法巧妙地处理了等式和不等式约束，特别是通过松弛变量，我们得以利用KKT条件来确定支持向量与非支持向量...
手把手教你支持向量机模型 SVM答：掌握支持向量机（SVM）的精髓，就像打开一个神秘的黑盒，让数据世界里的线性和非线性分类变得直观而高效。SVM，作为二分类的守护者，它的使命是寻觅一个理想的空间分割线，比如将吸烟者和非吸烟者划分得如丝般分明。当面对...
支持向量机(SVM)——原理篇答：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最大化的线性分类器，其学习模型的策略是间隔最大化，可转化为一个求解凸二次规划的最优化问题。训练后的线性分类器模型...
svm是什么意思答：svm意思是支持向量机。svm的解释：支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一类按监督学习（supervised learning）方式对数据进行二元分类的广义线性分类器（generalized linear classifier），其决策边界是对学习样本求解的最大...
网友点评：
利凡瑗18988815394：
什么是支持向量机(SVM)以及它的用途? -
简阳市979回复：
支持向量机将向量映射到一个更高维的空间里,在这个空间里建立有一个最大间隔超平面.在分开数据的超平面的两边建有两个互相平行的超平面.分隔超平面使两个平行超平面的距离最大化.假定平行超平面间的距离或差距越大,分类器的总误差越小. 它是一种监督式学习的方法,广泛应用于统计分类以及回归分析中.
利凡瑗18988815394：
SVM支持向量机多类问题 -
简阳市979回复：
one vs one;one vs other;cramer and singer 2001;Error Correcting Output Code.
利凡瑗18988815394：
支持向量机基本原理 matlab程序及其应用 -
简阳市979回复：
支持向量机 1 简介 支持向量机基本上是最好的有监督学习算法了.最开始接触SVM是去年暑假的时候,老师要求交《统计学习理论》的报告,那时去网上下了一份入门教程,里面讲的很通俗,当时只是大致了解了一些相关概念.这次斯坦福提...
利凡瑗18988815394：
需要掌握哪些大数据算法 -
简阳市979回复：
原发布者:ninahe916 大数据常用的算法(分类、回归分析、聚类、关联规则)
利凡瑗18988815394：
要分析多输入,多输出和非线性系统常用什么方法 -
简阳市979回复：
现 代控制系统对传感器的准确度、稳定性和工作条件等方面提出了很高的要求.然而,从严格意义上来说,目前绝大多数传感器特性都不理想,其输入输出特性大多为 非线性关系.为此,人们通过一些方法来进行非线性补偿和修正.特别是近...
利凡瑗18988815394：
svm(支持向量机),某个例子分类错误,如何反推查找分类错误得原因?感谢感谢. -
简阳市979回复：
一般来讲这种工作没太大意义,而且知道了原因也基本解决不了.要很粗略的知道它怎么分错,首先找到样本核映射以后的中间变量,然后查看这个样本升维以后是否线性可分(一般来讲这个变量是高维,不能绘图,所以要有非常的耐心),如果是一个完全线性不可分的点,那就可以归为核函数的错,如果它线性可分,但是由于不敏感区过大或者过小导致决策函数偏离,那就可以归为损失函数的问题.但是这两者如果人为调整或者修正,往往会带来更多的样本分错.
