什么是最小二乘支持向量机答：最小二乘支持向量机 (least squares support veotor maohine,LSSVM)是一种遵循结构风险最小化 (structural risk minimization,SRM) 原则的核函数学习机器,其算法是最小二乘法，其原理是结构风险最小化（要理解这个去看看支撑向量机的文献）。
什么是最小二乘法答：1、最小二乘法的原理：最小二乘法的基本原理是通过最小化实际数据和理论模型之间的误差平方和来找到最佳的拟合参数。这个误差平方和可以表示为：实际数据与理论模型之间的差距，差距越小说明拟合度越高。2、最小二乘法的应用：最小二乘法可以用于各种不同的领域。在统计学中，它可以用于拟合线性回归模...
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，即使在数据维度过高时也能保持高效性。SVM以统计学习理论为基石，旨在寻找模型复杂性和泛化...
支持向量机算法原理答：支持向量机算法原理介绍如下：支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）是一种广泛应用的机器学习算法，主要用于解决支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）是一种广泛应用的机器学习算法，主要用于解决二分类问题。其基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器，这个间隔最大使它有别于...
支持向量机的基本原理答：支持向量机是一种监督模式识别和机器学习方法，采用最大分类间隔准则实现有限训练样本情况下推广能力的优化。通过核函数间接实现非线性分类或函数回归，支持向量机通常简写作SVM。支持向量机使用铰链损失函数计算经验风险并在求解系统中加入了正则化项以优化结构风险，是一个具有稀疏性和稳健性的分类器。支持...
支持向量机(SVM)基本原理答：我们先看二分类的LR,具体做法是:利用sigmoid 函数,将每一个点的回归值映射到0,1之间.sigmoid函数特性如下: 如图所示,令 , 当 z > 0 , z 越大, sigmoid 返回值越接近1(但永远不会超过1). 反之,当z < 0时,z 越小, sigmoid 返回值越接近0(但永远不会小于0). 支持向量机 ,因其英文名为support vect...
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...
最小二乘支持向量机训练样本是什么意思答：最小二乘支持向量机是支持向量机的一种变形，同支持向量机一样，也是一种基于核的学习方法。核函数是最小二乘支持向量机的主要元素，它将直接影响到最小二乘支持向量机的性能，而核参数又是核函数的主要元素，因此对其核参数的选择对于提高模型的学习和泛化能力起到了至关重要的作用。如果只是具备了高...
支持向量机的基本原理答：支持向量机的基本原理：将数据进行分类是机器学习中的一项常见任务。 假设某些给定的数据点各自属于两个类之一，而目标是确定新数据点将在哪个类中。对于支持向量机来说，数据点被视为P维向量，而我们想知道是否可以用(p-1)维超平面来分开这些点。这就是所谓的线性分类器。可能有许多超平面可以把数据分类...
什么是支持向量机?答：SVM在量化投资中的应用主要是进行金融时序数列的预测。根据基于支持向量机的时间序列预测模型，先由训练样本对模型进行训练和完备，然后将时间序列数据进行预测并输出预测结果。本章介绍的第一个案例是一种基于最小二乘法的支持向最机的复杂金融数据时间序列预测方法，大大提高了求解问题的速度和收敛精度。
网友点评：
经鸿霭19632358736：
最小二乘原理
枣庄市2868回复：
设(x 1, y 1 ), (x 2, y 2), …, (x n, y n)是直角平面坐标系下给出的一组数据,若x 1<x 2<…<x n,我们也可以把这组数据看作是一个离散的函数.根据观察,如果这组数据图象“很象”一条直线(不是直线),我们的问题是确定一条直线y = ...
经鸿霭19632358736：
分类器的选择 -
枣庄市2868回复：
可以采用最近邻分类器试试.如果最近邻不好,可能是特征选择与提取不好,可以做一下PCA或者LDA,如果再不好,可以试着使用SVM或者ANN试下,这两个分类器对区分相似特征效果较好.也可以试试其它分类器,KNN、BYS、DT、MQDF等等,现在小字符集一般都使用多分类器方法.分类器正确率是一方面,误识率同样重要
经鸿霭19632358736：
什么是标准最小二乘估计 -
枣庄市2868回复：
最小二乘原理 利用样本回归函数估计总体回归函数,是根据一个给定的包含n组X和Y观测数据的样本,建立样本回归函数,使估计值 尽可能接近观测值Yi.最小二乘原理就是根据使样本剩余的平方和达到最小的准则,确定模型中的参数,建立样...
经鸿霭19632358736：
简明地介绍一下最小二乘法 -
枣庄市2868回复：
最小二乘法是一种数学优化技术,它通过最小化误差的平方和找到一组数据的最佳函数匹配.设实验中获得自变量xi与因变量yi的若干组对应数据(xi, yi),在使其偏差平方和(又称离差平方和)〔即∑(yi - f(yi))2〕取最小值时,找出一个已知类型函数y=f(x)(一般设y=ax+b),这种求解f(x)(即确定参数a与b)的方法称为最小二乘法.
经鸿霭19632358736：
什么是最小二乘法及其应用方法 -
枣庄市2868回复：
最小二乘法(又称最小平方法)是一种数学优化技术.它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配.利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据,并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小.最小二乘法还可用于曲线拟合.其他一些优化问题也可通过最小化能量或最大化熵用最小二乘法来表达. 你可以在百度百科里找得到 最小二乘法_百度百科 http://baike.baidu.com/link?url=5OMP6dmf-W_jrrbp2P_YA5nbzoCc4hTonZ_8mfVJHQCMLixz2AFjxtI6aFT12m18p-w5Tm5gT5uXMalM6AiSLq
