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，其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器，即支持向量机的学习策略便是间隔最大化，...
第6章 支持向量机答：可改写为(支持向量机 SVM的基本型 ): 对 凸二次规划 问题使用 拉格朗日乘子法 可得到对偶问题,具体是对每条约束 添加拉格朗日乘子 0, 从而得出拉格朗日函数后,令对w和b的偏导为零,将得出的式子带入拉格朗日函数后可得到原式对应的 对偶问题 ,用 SMO算法 对对偶问题求解后,即可得到最大间隔划分超平面所对应的模...
支持向量机(SVM)答：支持向量机(support vector machine),故一般简称SVM,通俗来讲,它是一种二分类模型,其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器,这族分类器的特点是他们能够同时最小化经验误差与最大化几何边缘区,因此支持向量机也被称为最大边缘区分类器。其学习策略便是间隔最大化,最终可转化为一个凸二次规划问题的求解...
支持向量机原理详解(六): 序列最小最优化(SMO)算法(Part I)答：SMO算法详解：序列最小最优化的精髓 支持向量机(SVM)的高效训练离不开SMO算法的巧妙设计。SMO的核心在于其独特的优化策略，让我们深入理解它的运作机制：核心思想: SMO通过分解大规模的凸二次规划问题，将其转化为易于解析处理的小规模子问题。关键在于，它确保每个迭代步骤都严格遵循等式约束，逐步逼近全局...
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...
支持向量机答：支持向量机的基本想法是求解能够正确分训练数据集并且几何间隔最大的分离超平面。对线性可分的训练数据集而言,线性可分分离超平面有无穷多个(等价于感知机),但是几何间隔最大的分离超平面时唯一的。这里的间隔最大化被称为硬间隔最大化。 间隔最大化的直观解释是:对训练数据集找到几何间隔最大的超平面意味着以充分大...
支持向量机答：(1)线性可分支持向量机: 又称为硬间隔支持向量机,通过硬间隔最大化来学习一个线性分类器。适合 数据线性可分 情况; (2)线性支持向量机: 又称为软间隔支持向量机,通过软间隔最大化来学习一个线性分类器。适合 数据近似线性可分 情况; (3)非线性支持向量机: 通过核技巧和软间隔最大化来学一个非线性分类器...
机器学习有几种算法?答：根据一组独立变量，估计离散值。它通过将数据匹配到logit函数来帮助预测事件。3. 决策树 利用监督学习算法对问题进行分类。决策树是一种支持工具，它使用树状图来决定决策或可能的后果、机会事件结果、资源成本和实用程序。根据独立变量，将其划分为两个或多个同构集。4. 支持向量机(SVM)基本原理(以二维...
西瓜书第六章支持向量机(6.1-6.2)答：支持向量机（SVM），全称是support vector machine,简单来说，它是一种二类分类器，基本模型就是在特征空间上寻找间隔最大的线性分类器，基于这个模型我们更改核函数就可以把它应用于非线性问题之中，首先我们看他的定义，什么是“在特征空间中寻找间隔最大的线性分类器”？首先我们应该知道什么是线性分类...
SVM常考细节答：SVM的原理是什么？SVM是一种二类分类模型。它的基本模型是在特征空间中寻找间隔最大化的分离超平面的线性分类器。（间隔最大是它有别于感知机）（1）当训练样本线性可分时，通过硬间隔最大化，学习一个线性分类器，即线性可分支持向量机；（2）当训练数据近似线性可分时，引入松弛变量，通过软间隔最...
网友点评：
仇砖爽18025686934：
什么是支持向量机(SVM)以及它的用途 -
绵阳市1521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.
仇砖爽18025686934：
支持向量机的总体概述是什么呢?
绵阳市1521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
仇砖爽18025686934：
支持向量机 这个名字是怎么来的?
绵阳市1521回复：
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 基本情况 Vapnik等人在多年研究统计学习理论基础上对线性分类器提...
仇砖爽18025686934：
支持向量机是什么东西?
绵阳市1521回复：
支持向量机(SVM)是数据挖掘中的一个新方法,能非常成功地处理回归问题(时间序列分析)和模式识别(分类问题、判别分析)等诸多问题,并可推广于预测和综合评价等领域,因此可应用于理科、工科和管理等多种学科.目前国际上支持向量机在理论研究和实际应用两方面都正处于飞速发展阶段.它广泛的应用于统计分类以及回归分析中. 支持向量机属于一般化线性分类器.他们也可以认为是提克洛夫规则化(Tikhonov Regularization)方法的一个特例.这族分类器的特点是他们能够同时最小化经验误差与最大化几何边缘区.因此支持向量机也被称为最大边缘区分类器.
仇砖爽18025686934：
支持向量机的输入和输出是什么 -
绵阳市1521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.
