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svm模型最后决策边界的图
什么是支持向量机(
SVM
)以及它的用途?
答:
SVM
- support vector machine, 俗称支持向量机,为一种supervised learning算法,属于classification的范畴。在数据挖掘的应用中,与unsupervised的Clustering相对应和区别。广泛应用于机器学习(Machine Learning), 计算机视觉(Computer Vision) 和数据挖掘(Data Mining)当中。假设要通过三八线把实心圈和空心圈分成...
什么是支持向量机(
SVM
)以及它的用途?
答:
SVM
- support vector machine, 俗称支持向量机,为一种supervised learning算法,属于classification的范畴。在数据挖掘的应用中,与unsupervised的Clustering相对应和区别。广泛应用于机器学习(Machine Learning), 计算机视觉(Computer Vision) 和数据挖掘(Data Mining)当中。假设要通过三八线把实心圈和空心圈分成...
汽车
svm
是什么意思
答:
SVM
是由模式识别中广义肖像算法发展而来的分类器,其早期工作来自前苏联学者Vladimir N. Vapnik和Alexander Y. Lerner在1963年发表的研究。1964年,Vapnik和Alexey对广义肖像算法进行了进一步讨论并建立了硬边距的线性SVM。此后在二十世纪70-80年代,随着模式识别中最大边距
决策边界的
理论研究 、基于松弛变量的...
汽车
svm
是什么意思
答:
SVM
是由模式识别中广义肖像算法发展而来的分类器,其早期工作来自前苏联学者Vladimir N. Vapnik和Alexander Y. Lerner在1963年发表的研究。1964年,Vapnik和Alexey对广义肖像算法进行了进一步讨论并建立了硬边距的线性SVM。此后在二十世纪70-80年代,随着模式识别中最大边距
决策边界的
理论研究 、基于松弛变量的...
汽车
svm
是什么意思
答:
SVM
是由模式识别中广义肖像算法发展而来的分类器,其早期工作来自前苏联学者Vladimir N. Vapnik和Alexander Y. Lerner在1963年发表的研究。1964年,Vapnik和Alexey对广义肖像算法进行了进一步讨论并建立了硬边距的线性SVM。此后在二十世纪70-80年代,随着模式识别中最大边距
决策边界的
理论研究 、基于松弛变量的...
支持向量机(
SVM
)中的参数C和gamma代表什么含义呢?
答:
C是惩罚系数,理解为调节优化方向中两个指标(间隔大小,分类准确度)偏好的权重,即对误差的宽容度,C越高,说明越不能容忍出现误差,容易过拟合,C越小,容易欠拟合,C过大或过小,泛化能力变差。gamma是选择RBF函数作为kernel后,该函数自带的一个参数。隐含地
决定
了数据映射到新的特征空间后的分布,...
支持向理机理论及其应用分析 目录...
答:
在分析支持向理机理论及其应用时,我们首先从其基础原理开始。1.1 统计学习理论基础</支持向量机(
SVM
)建立在统计学习理论之上,它是一种有效的分类和回归
模型
,通过寻找数据中的最优
决策边界
来实现。1.2 支持向量分类机</它特别适用于二分类问题,通过构造最大间隔超平面,将不同类别的数据分隔开来。
支持向量机(
SVM
)中的参数C和gamma代表什么含义呢?
答:
C是惩罚系数,理解为调节优化方向中两个指标(间隔大小,分类准确度)偏好的权重,即对误差的宽容度,C越高,说明越不能容忍出现误差,容易过拟合,C越小,容易欠拟合,C过大或过小,泛化能力变差。gamma是选择RBF函数作为kernel后,该函数自带的一个参数。隐含地
决定
了数据映射到新的特征空间后的分布,...
支持向量机回归可以得到方程吗
答:
1964年,Vapnik和Alexey Y. Chervonenkis对广义肖像算法进行了进一步讨论并建立了硬边距的线性
SVM
[7] 。此后在二十世纪70-80年代,随着模式识别中最大边距
决策边界的
理论研究[10] 、基于松弛变量(slack variable)的规划问题求解技术的出现[11] ,和VC维(Vapnik-Chervonenkis dimension, VC dimension)的...
svm
方法缺点
答:
1.核支持向量机是非常强大的
模型
,在各种数据集上的表现都很好。
svm
允许
决策边界
很复杂,即使数据只有几个特征。它在低维数据和高维数据(即很少特征和很多特征)上都表现都很好,但对样本个数的缩放表现不好。在有多达10000个样本的数据上运行svm可能表现良好,但如果数据量达到100000甚至更大,在运行...
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