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...
支持向量机是什么原理?答：此时则需要进行‘多分类决策函数’转化，简单理解为两两类别（8个中任意选择2）分别建立SVM模型，然后进行组合使用。机器学习算法常见算法中包括决策树、随机森林、贝叶斯等，上述均有良好的可解释性，比如决策树是将特征按分割...
SVM常考细节答：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；...
数据挖掘-支持向量机答：SVM算法的核心就是设计最大化决策边界边缘的分类器,以保证最坏情况下泛化误差最小。 假设有一个包含 个训练样本的二元分类问题,每个样本表示为一个二元组 , 其中 ,对应于第i个样本的属性集(一个样本有多个属性/特征),设y有-1和1...
支持向量机原理答：少数支持向量决定了最终结果，这不但可以帮助我们抓住关键样本、“剔除”大量冗余样本，而且注定了该方法不但算法简单，而且具有较好的“鲁棒”性。由于有较为严格的统计学习理论做保证，应用SVM方法建立的模型具有较好的推广能力。
SVM原理(1)答：训练集 => 提取特征向量 => 结合一定的算法（分类器：比如决策树，KNN）=>得到结果 3.1例子：图中哪条线对于区分两类小球好呢？ 3.2 SVM寻找区分两类的超平面（hyper plane), 使边际(margin)最大 总共可以有多少...
支持向量机(SVM)基本原理答：对于非线性的情况,SVM 的处理方法是选择一个核函数 κ(⋅,⋅) ,通过将数据映射到高维空间,来解决在原始空间中线性不可分的问题。 具体来说,在线性不可分的情况下,支持向量机首先在低维空间中完成计算,然后通过核函数将输入空间...
请简述线性可分svm的基本思想答：SVM对于二元线性可分数据的基本原理如下;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。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...
svm算法是什么?答：SVM算法中文翻译为支持向量机，它的英文全称是Support Vector Machine。之所以叫作支持向量机，是因为该算法最终训练出来的模型，由一些支持向量决定。所谓的支持向量，也就是能够决定最终模型的向量。SVM算法最初是用来解决二分类...
svm算法是什么?答：SVM可以通过核方法（kernel method）进行非线性分类，是常见的核学习（kernel learning）方法之一 。SVM被提出于1964年，在二十世纪90年代后得到快速发展并衍生出一系列改进和扩展算法，在人像识别、文本分类等模式识别（pattern ...
网友点评：
公钧弦17678347595：
svms 和 random forests是什么算法 -
泰山区2125回复：
支持向量机 (SVM,support vector machine)是 Vapnik Cortes & Vapnik 1995 年首先提出 来的,是近年来机器学习研究的一项重大成果.支持向量机的基本思想是,寻找一个最优超 平面使它的分类间隙最大,对线性问题即寻找最优分类线,对...
公钧弦17678347595：
关于SVM的基本问题(过学习,欠学习,推广性,学习精度) -
泰山区2125回复：
统计学习原理(STL)通过结构风险最小化原则(SRM)来解释机器学习 期望风险 = 经验风险 + 置信范围 经验风险也就是对样本的分类精度,置信范围由学习机器的复杂度(VC维)决定. 过学习(overfitting),也叫过拟和 由于学习机器过于...
公钧弦17678347595：
在svm算法中引入核函数,核函数是什么意思 -
泰山区2125回复：
只了解一些SVM中的核函数,欢迎交流 SVM本身是线性分类器,使用了核函数后,相当于把原来的数据,映射到一个高维空间(在相对低维度的空间中难分类的样本,很可能在映射到高维空间后用线性分类器就可以分开).而在SVM中使用核函数,我理解是替换了SVM中衡量内积的方式 (x * z)为K(x,z),以此来达到映射的目的的.
公钧弦17678347595：
libsvm中,使用svm - scale 对数据进行缩放是必要的,请问缩放的原理及做法是什么?感谢. -
泰山区2125回复：
svm-scale.exe具体缩放做法:得到每维数据的最大值max和最小值min,设缩放目标区间为[a,b],常用[-1,1]和[0,1].对于[min,max]中的任意值x,缩放的计算公式:[(x-min)/(max-min)]*(b-a)+a
