支持向量机的基本原理答：4、用于医学中分类蛋白质，超过90%的化合物能够被正确分类。基于支持向量机权重的置换测试已被建议作为一种机制，用于解释的支持向量机模型。支持向量机权重也被用来解释过去的SVM模型。为识别模型用于进行预测的特征而对支持...
求python支持向量机多元回归预测代码答：这是一段用 Python 来实现 SVM 多元回归预测的代码示例：导入相关库 from sklearn import datasets from sklearn.svm import SVR from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import mean_...
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...
分类变量使用什么建立预测模型答：逻辑回归，支持向量机。1、逻辑回归：逻辑回归是一种用于处理分类变量的预测模型，将自变量和因变量之间的关系建模为逻辑函数，从而预测因变量的类别。2、支持向量机：支持向量机是一种分类算法，支持向量机通过找到一个超平面来...
支持向量机答：如果求出约束最优化问题的解 ,那么就可以得出最大间隔分离超平面 及决策函数 ,即线性可分支持向量机模型。 为了求解线性可分支持向量机的最优化问题,将它作为原始最优化问题,应用到拉格朗日对偶性,通过求解对偶问题得到原始问题的最优解,...
第6章 支持向量机答：3.模型预测时,支持向量数目较大,预测计算复杂度高 本文重点对基于硬间隔的线性可分支持向量机、基于核函数的非线性支持向量机、基于软间隔的线性支持向量机这三类进行介绍。 给定训练样本集D={( , ),( , ),...,( , )}, {-...
求python多元支持向量机多元回归模型最后预测结果导出代码、测试集与...答：这是一个多元支持向量机回归的模型，以下是一个参考的实现代码：import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn import svmfrom sklearn.metrics import r2_score 模拟数据 np.random.seed(0)X = np....
用支持向量机进行预测样本量最少为多少合适答：一般训练集：测试集=3:2
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...
不规则数据预测算法有哪些答：以下是一些常用的不规则数据预测算法：1. 支持向量机（SVM）: SVM 是一种非线性分类器，也可以用于回归问题。它通过找到一个最佳的超平面来拟合数据，使得离该平面最近的样本使得预测误差最小化。2. 随机森林（Random Forest...
网友点评：
从赖仲17257011518：
支持向量机svm及其在人脸识别中的应用 -
长沙市182回复：
您只需要:1.先了解特征提取和支持向量机2个概念;2.运行支持向量机程序(比较流行的有matlab中的svm,libsvm),和特征提取的方法(有文献可以阅读)
从赖仲17257011518：
跪求用MATLAB编写的svm源程序,可以实现支持向量机用于特征分类或提取 -
长沙市182回复：
用LIBSVM工具箱,它是由台湾大学林智仁(Chih-Jen Lin)等开发和设计的,它是一个简单、易于使用并且快速有效的SVM软件工具包,可以解决C-支持向量分类(C-SVC)、v-支持向量分类(v-SVC)、分布估计(one-class SVM)、e-支持向量回归(e-SVR)和v-支持向量回归(v-SVR)问题.软件下载网址:http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/index.html#matlab页面上有MATLAB版的,只要在matlab中安装一下就可以用了!
