支持向量机可以解决什么问题答：支持向量机可以解决以下问题：分类问题：SVM最初是为了解决分类问题而设计的。它可以用于二分类问题，也可以扩展到多分类问题。通过使用不同的核函数，SVM可以适应不同的数据类型，例如文本、图像等。在文本分类中，SVM可以将...
支持向量机回归与分类的区别答：分类问题和回归问题都要根据训练样本找到一个实值函数g(x). 回归问题的要求是：给定一个新的模式，根据训练集推断它所对应的输出y（实数）是多少。也就是使用y=g(x)来推断任一输入x所对应的输出值。分类问题是：给定一...
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...
svm支持向量机原理答：svm支持向量机原理 SVM简介 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...
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...
支持向量机(SVM)基本原理答：通过 Kernel 推广到非线性的情况就变成了一件非常容易的事情了(通过求解对偶问题得到最优解,这就是线性可分条件下支持向量机的对偶算法,这样做的优点在于:一者对偶问题往往更容易求解;二者可以自然的引入核函数,进而推广到非线性分类问题...
svm是什么意思?答：svm是一种典型的二类分类模型。支持向量机（英语：support vector machine，常简称为SVM，又名支持向量网络）是在分类与回归分析中分析数据的监督式学习模型与相关的学习算法。给定一组训练实例，每个训练实例被标记为属于两个...
线性可分的支持向量机处理问题的方式?答：数据准备：收集并准备数据集，将数据标记为正类和负类，并将其分为训练集和测试集。特征提取：将原始数据转换为更容易分类的形式，例如将文本转换为词袋模型或 TF-IDF 向量。模型训练：利用训练集训练支持向量机模型。在线性...
第6章 支持向量机答：支持向量机 是一类按监督学习方式对数据进行 二元分类 的广义线性分类器,它的目的是寻找一个 超平面 来对样本进行分割,分割的原则是 间隔最大化 ,最终转化为一个 凸二次规划 问题来求解。 优点: 1.有严格的数学理论支持,可解释性...
分类II-神经网络和支持向量机答：支持向量机可以做到全局最优，而神经网络容易陷入多重局部最优。libsvm和SVMLite都是非常流行的支持向量机工具，e1071包提供了libsvm的实现，klap包提供了对后者的实现。 SVM优势在于利用了面向工程问题的核函数，能够提供...
网友点评：
熊波非15969681419：
支持向量机是什么东西?
海南省698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.
熊波非15969681419：
用于数据挖掘的分类算法有哪些,各有何优劣 -
海南省698回复：
1. C4.5 C4.5算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法,其核心算法是ID3算法. 2. The k-means algorithm 即K-Means算法 k-means algorithm算法是一个聚类算法,把n的对象根据他们的属性分为k个分割,k < n.它与处理混合正态分布的最...
熊波非15969681419：
opencv中怎么使用svm支持向量机分类高维数据 -
海南省698回复：
个例子中使用笛卡尔平面处理线和点取代高维空间中的超平面和向量,这是一个简化的问题.理解这么做的唯一原因是例子构建的直觉更容易想象是非常重要的.但是在实际应用中分类的目标通常是大于2维的 在上面的图片我们可以看到有有多条直线可以解决问题,是否有一条直线式最好的呢?我们可以i直观的定义一个标注去评估直线的效果: 如果一条直线太靠近点是不好的因为其将对噪声敏感并且其不是一般意义上的正确.因此,我们的目标是找到一条直线尽可能的远离所有点.因此,SVM算法的操作是找到给出的最大极小距离的超平面去训练样本.而且,这个距离在SVM理论中有一个很重
