支持向量机的基本原理答：当数据未被标记时，不能进行监督式学习，需要用非监督式学习，它会尝试找出数据到簇的自然聚类，并将新数据映射到这些已形成的簇。将支持向量机改进的聚类算法被称为支持向量聚类，当数据未被标记或者仅一些数据被标记时，支...
支持向量机的基本原理是什么?答：（1）支持向量机线性回归 设样本集为：（x1，y1），…，（xi，yi），x∈Rn，y∈R，回归函数用下列线性方程来表示：f（x）=w·x＋b（4.14）假设所有训练数据在ε精度下如图4.5所示无误差地用线性函数拟合，即 基坑...
支持向量机的基本原理答：支持向量机的主要思想是：建立一个最优决策超平面，使得该平面两侧距离该平面最近的两类样本之间的距离最大化，从而对分类问题提供良好的泛化能力。对于一个多维的样本集，系统随机产生一个超平面并不断移动，对样本进行分类，...
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...
支持向量机原理答：支持向量机回归分为线性回归和非线性回归，其原理如下：（1）支持向量机线性回归 设样本集为：（x1，y1），…，（xi，yi），x∈Rn，y∈R，回归函数用下列线性方程来表示：f（x）=w·x＋b （4.14）假设所有训练数据...
遥感图像分类中,支持向量机分类的原理是什么?答：支持向量机方法是建立在统计学习理论的VC维理论和结构风险最小原理基础上的，根据有限的样本信息在模型的复杂性（即对特定训练样本的学习精度）和学习能力（即无错误地识别任意样本的能力）之间寻求最佳折衷，以求获得最好的...
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...
什么是支持向量?答：详细来说，支持向量机是一种二分类模型，其基本原理是找到一个最优的超平面，使得该超平面能够尽可能地将两类样本点分隔开，同时保证分类的间隔最大化。在这个过程中，大部分的样本点可能并不会对超平面的位置产生实际影响，...
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...
什么是向量机,有什么作用呢?答：向量机原理：支持向量机（SVM）是机器学习算法之一，是二分类算法。给定一组训练样本集，如图，样本数据集是二维的，分散在平面上，需要找到一条直线将数据集分割开。可以分开的直线有很多，我们要找到其中泛化能力最好，鲁棒...
网友点评：
轩废南13776258150：
svmlight 用的是什么优化算法 -
卢氏县1417回复：
LIBSVM简介nbsp;nbsp;[.v5o#Vnbsp;dnbsp;snbsp;H:Lnbsp;unbsp;o+]支持向量机所涉及到的数学知识对一般的化学研究者来说是比较难的,自己编程实现该算法难度就更大了.但是现在的网络资源非常发达,而且国际上的科学研究者把他们的研究成果已经放在网络上,免费提供给用于研究目的,这样方便大多数的研究者,不必要花费大量的时间理解SVM算法的深奥数学原理和计算机程序设计.
轩废南13776258150：
用支持向量机做说话人识别,在matlab中怎样建立说话人模型?具体的步骤能详细说明一下,从录入语音开始. -
卢氏县1417回复：
因为看不懂svm的数学步骤,所以一直像个无头苍蝇.谁给个matlab的参考程序? 这个Matlab里面有啊.直接help svmtrain ,就可以看到. 使用Matlab中
轩废南13776258150：
我想用opencv svn做关于口罩检测(人脸遮挡物)的训练集,谁知道怎么入手,帮帮我,谢谢! -
卢氏县1417回复：
打错了吗?你想说的是:SVM支持向量机吧? 其实原理上你可以先不深究,先知道怎么用Opencv 里的SVM就可以,简单来讲就是: 1、找好正、负样本:如戴口罩的图片为正样本,不戴口罩的图片为负样本. 2、输入正负样本利用SVM训练分...
轩废南13776258150：
svm matlab代码怎么区分两个向量 -
卢氏县1417回复：
MATLAB自带函数svmtrain,照着例子做就会了.
轩废南13776258150：
支持向量机基本原理 matlab程序及其应用 -
卢氏县1417回复：
支持向量机
轩废南13776258150：
SVM 支持向量机理论中定义ε不敏感损失函数的目的是什么,另ε不敏感损失函数是不是会有不同的表达形式 -
卢氏县1417回复：
它可以忽略真实值在某个上下范围内的误差,它的解以函数的最小化为特征,它可以确保对偶变量的稀疏性,确保全局最小解的存在和可靠泛化界的优化.形式分为两种,线性的和二次的.
