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...
各种遥感数据分类方法比较答：遥感数据分类中常用的分类器有最大似然分类器、最小距离分类器、马氏距离分类器、K-最近邻分类器(K-Nearest neighborhood classifier,K-NN)以及平行六面体分类器(parallelepiped classifier)。最大似然、最小距离和马氏距离分类器在第三章...
支持向量机答：支持向量机属于一般化线性分类器,这类分类器的特点是能够同时最小化经验误差与最大化几何边缘区,因此支持向量机机也被称为最大边缘区分类器。 蓝色和红色的线圈出来的点就是所谓的支持向量,离分界线最近的点,如果去掉这些点,直线多半...
对贝叶斯、svm和神经网络的入门级理解答：因此它也称为最大边缘分类器 svm是分类问题,假定其分类结果,不是1就是-1,我们的线性方程是 g(x)=w*x+b。假设xi,其类别为yi,如果正确分类,有w*xi+b > 0,又yi>0,则 yi(w*xi+b)>0,同样的,xi不属于该类时,正确判断的...
Support Vector Machine是什么,具体解释下答：支持向量机属于一般化线性分类器，也可以被认为是提克洛夫规范化（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。机的...
数据挖掘-支持向量机答：SVM算法的核心就是设计最大化决策边界边缘的分类器,以保证最坏情况下泛化误差最小。 假设有一个包含 个训练样本的二元分类问题,每个样本表示为一个二元组 , 其中 ,对应于第i个样本的属性集(一个样本有多个属性/特征),设y有-1和1...
西瓜书第六章支持向量机(6.1-6.2)答：他们是最重要的，哪怕不要其他点。因为他们规定了正例以及反例的边缘。我们再重新看一遍关于SVM的定义，目的是取得间隔最大化的学习器，当超平面距离数据点越远时候，分类的确信度也越大，为了让确信度足够高我们应该让所...
如何用OpenCV训练自己的分类器答：每个阶段分类器需要的最小的命中率。总的命中率为min_hit_rate的number_of_stages次方。－maxfalsealarm<max_false_alarm_rate> 没有阶段分类器的最大错误报警率。总的错误警告率为max_false_alarm_rate的number_of_stages...
电厂中测量向量是什么意思答：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.
梯度下降法的原理答：4、支持向量机（SVM）：SVM中的参数优化也可以使用梯度下降法。通过最小化软间隔分类器的损失函数，可以提高SVM的分类精度。5、图像处理：在图像处理中，梯度下降法被用于优化图像处理算法的参数，如滤波器、边缘检测等，以...
网友点评：
刁背迹19620984773：
分类器的选择 -
唐山市2139回复：
如果训练集很小,那么高偏差/低方差分类器(如朴素贝叶斯分类器)要优于低偏差/高方差分类器(如k近邻分类器),因为后者容易过拟合.然而,随着训练集的增大,低偏差/高方差分类器将开始胜出(它们具有较低的渐近误差),因为高偏差...
刁背迹19620984773：
如何使用sklearn中的SVM -
唐山市2139回复：
CvSVMParams::CvSVMParams() :svm_type(CvSVM::C_SVC), kernel_type(CvSVM::RBF), degree(0),gamma(1), coef0(0), C(1), nu(0), p(0), class_weights(0) SVM种类:CvSVM::C_SVC C_SVC该类型可以用于n-类分类问题 (n>=2),其重要特...
刁背迹19620984773：
svm slack variable是干啥 -
唐山市2139回复：
SVM在软间隔分类器中引入了松弛变量,它允许分类器对一些样本犯错,允许一些样本不满足硬间隔约束条件,这样做可以避免SVM分类器过拟合,于是也就避免了模型过于复杂,降低了模型对噪声点的敏感性,提升了模型的泛化性能.
