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...
支持向量机(SVM)基本原理答：支持向量机 ,因其英文名为support vector machine,故一般简称SVM,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,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。 线性分类器...
svm 是什么?答：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。
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...
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)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...
简述线性可分svm的基本思想答：简述线性可分svm的基本思想：将向量映射到--个更高维的空间 里,在这个空间里建立有一一个最大间隔超平面。在分开数据的超平 面的两边建有两个互相平行的超平面。一般数据线性可分时存在无穷多个分离超平面能将两类数据分开...
什么是向量机,有什么作用呢?答：向量机的相关应用。SVM在各领域的模式识别问题中有广泛应用，包括人像识别（face recognition）、文本分类（text categorization）、笔迹识别（handwriting recognition）、生物信息学等。向量机原理：支持向量机（SVM）是机器学习算法...
机器学习有几种算法?答：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...
网友点评：
惠肤咐15547859623：
关于SVM的基本问题(过学习,欠学习,推广性,学习精度) -
兴宁区2556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...
惠肤咐15547859623：
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. -
兴宁区2556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
