径向基核函数(RBF) 【详解】 本题考查机器学习。在支持向量机(SVM)算法中,核函数是一种用于将原始数据映射到高维空间中的数学工具。通过核函数的映射作用,SVM算法能够在高维空间中找到最优的超平面来实现对不同类别数据的划分。常见的核函数类型包括线性核函数、多项式核函数和径向基核函数(RETF)等。故答案为:线性...
百度试题 结果1 题目5.在支持向量机(SVM)中,用于解决非线性问题的核心思想是(B)。 A. 核函数映射 B. 最大化分类间隔 C. 最小化分类误差 D. 最大化样本点到分类超平面的距离 相关知识点: 试题来源: 解析 答案:A 反馈 收藏
答案:A
在机器学习中,以下对于SVM,说法正确的是A.如果使用一对多的方式训练多分类支持向量机,则不可能用到核函数B.高斯核的最大值为1C.如果数据是线性可分的,SVM使用线性核
在支持向量机(SVM)中,核函数的主要作用是什么()A.将数据映射到更高维的空间B.减少模型的过拟合风险C.加速模型的训练过程D.提高模型的预测准确性-e卷通组卷网
百度试题 结果1 题目支持向量机(SVM)中的代价参数C表示什么?() A. 交叉验证的次数 B. 用到的核函数 C. 在分类准确性和模型复杂度之间的权衡 D. 以上都不对 相关知识点: 试题来源: 解析 C 反馈 收藏
脚手架上的建筑工、寒风里的快递员、忙前忙后的餐厅服务员、为城市建设增添光彩的环卫工人，“再低微的骨头里也有江河”。关注这些可能淹没在“大词”中的个体，带着感情去正视解决，不断提升社会治理水平，相信，在一个农民工大国里，可以蹚出一条更从容、更安全、更正义的权益守护之路，让他们能够带着笑容、带...
在支持向量机的预测优化方面,2017年,武海燕和李卫平采用本征分解方法对核矩阵进行降维处理和随机抽样训练样本,提高SVM分类器的运算效率[6];2018年,朱菲和金炜东利用Platt概率模型将不同核函数SVM分类器的硬输出转化为概率输出[7]。 本研究主要使用股票的财务指标,使用股票各个方面的代表性指标来构建模型,有效降低因子...
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。 1.1、分类标准的起源:Logistic回归 ...
这就是SVM的主要思想。 02.核函数 目前应用最多的四类核函数分别为:线性核函数、多项式核函数、高斯核函数。选择不同的核函数和参数,SVM的性能会有很大的差异,因此核函数及其参数的选择是SVM理论和应用研究中的一个重要课题。 下面列出了几个核函数的具体形式: ...