为什么支持向量机可以理解为最宽大街法答：支持向量机的原理是直截了当的。学习模型绘制了一条线，将数据点划分为多个类。在一个二元问题中，这个决策边界采用最宽的街道方法，最大限度地增加从每个类到最近的数据点的距离。在向量微积分中，点积可测量一个向量在另...
请高人指点!什么是支持向量机(SVM)?其本质原理是什么?答：支持向量机SVM ( Support Vector Machines)是由Vanpik领导的AT&TBell实验室研究小组 在1963年提出的一种新的非常有潜力的分类技术, SVM是一种基于统计学习理论的模式识别方法，主要应用于模式识别领域.由于当时这些研究尚不十分...
支持向量机的英文缩写是答：支持向量机（英语：Support Vector Machine, 简称SVM)，是一种有监督学习方法，可被广泛应用于统计分类以及线性回归。Vapnik等人在多年研究统计学习理论基础上对线性分类器提出了另一种设计最佳准则。其原理也从线性可分说起，...
QVM人工智能引擎的原理分析答：千万不要被名字中的VM迷惑，以为是Virtual Machine（虚拟机）。 实质这个VM是support vector machine（支持向量机）的缩写。其具体理论细节可以参见Vapnik著作的机器学习经典Statistical Learning Theory。从上述可以看出，这类技术...
支持向量机中为什么核函数对应的映射就一定能吧曲线映射成直线_百度知 ...答：通常定义为空间中任一点x到某一中心xc之间欧氏距离的单调函数 , 可记作 k（||x-xc||）， 其作用往往是局部的 , 即当x远离xc时函数取值很小。方法原理：根据模式识别理论，低维空间线性不可分的模式通过非线性映射到...
基于支持向量机方法的土地退化信息提取答：支持向量机方法的分类函数在形式上类同于一个神经网络,其输出结果是中间节点的线性组合,而每一个中间节点对应的是输入向量和一个支持向量的内积运算。 在支持向量机方法的应用中,采用不同的内积核函数,就能够构造不同类型的非线性分类...
什么是最小二乘支持向量机答：最小二乘支持向量机 (least squares support veotor maohine,LSSVM)是一种遵循结构风险最小化 (structural risk minimization,SRM) 原则的核函数学习机器,其算法是最小二乘法，其原理是结构风险最小化（要理解这个去看看...
预测原理答：由上面的最小化函数可得到支持向量机回归拟合函数为 含水层含水量预测综合物探技术 对于非线性问题,可以通过非线性变换将原问题映射到某个高维特征空间中的线性问题进行求解。在高维特征空间中,线性问题中的内积运算可用核函数来代替,即 ...
libsvm支持向量机C-SVM和NU-Svm的区别答：可以通过多个二类支持向量机的组合来解决。主要有一对多组合模式、一对一组合模式和SVM决策树；再就是通过构造多个分类器的组合来解决。主要原理是克服SVM固有的缺点，结合其他算法的优势，解决多类问题的分类精度。如：与粗集...
从原理上来说,GBDT 和 SVM 哪个更强?为什么答：GBDT 全称为 Gradient Boosting Decision Tree。是一种基于决策树(decision tree)实现的分类回归算法。GBDT 有两部分组成: gradient boosting, decision tree。支持向量机(support vector machine)是一种分类算法，通过寻求结构化...
网友点评：
端妍斩19218714649：
svms 和 random forests是什么算法 -
铁东区2175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...
端妍斩19218714649：
支持向量机优缺点? -
铁东区2175回复：
(1)非线性映射是SVM方法的理论基础,SVM利用内积核函数代替向高维空间的非线性映射;(2)对特征空间划分的最优超平面是SVM的目标,最大化分类边际的思想是SVM方法的核心;(3)支持向量是SVM的训练结果,在SVM分类决策中起决定作用的是支持向量;(4)SVM 是一种有坚实理论基础的新颖的小样本学习方法.
端妍斩19218714649：
请问支持向量机是用来做什么的?
铁东区2175回复：
支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)是CorinnaCortes和Vapnik等于1995年首先提出的,它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势,并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中
