与支持向量机超平面平行的两个直线(超平面),它们的距离即支持向量机的间隔,而在这两条直线(超平面)上,会存在一些距离最近的不同分类的数据样本。这些数据样本即我们常说的支持向量。反馈 收藏
在训练集中，在分类时给予最多信息的点集合。支持向量 (Support Vector)是指在训练集 (Training data set)中，在分类时给予最多信息的点集合，被红色框围起来的这四个训练资料点就被称之为支持向量机。
在机器学习中,支持向量机(SVM)中的“支持向量”是指什么?A.数据点B.超平面C.边缘D.维度点击查看答案 你可能感兴趣的试题 第1题:下面的()是对产生式系统而言的。A.归结策略B.控制策略C.调度策略D.支持集策略 答案解析与讨论:点击查看 第2题:哪种软件开发方法强调团队协作和客户参与?A.瀑布模型B.敏捷开发C...
支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一类按监督学习（supervised learning）方式对数据进行二元分类...
作为一种新兴的机器学习方法,基于统计学习理论的支持向量机,最初是用来解决二类分类问题的。对于实际中主要遇到的多类分类问题,目前常用的两大类改进推广方法为＂分解—重组＂法和＂直接求解＂法。
支持向量机(SVM)中的间隔最大化原则是指什么?是管理数量方法与分析库中的一道管理数量方法与分析选择题,本页提供试题内容及答案。
是指你的training data 只有一类positive (或者negative)的data, 而没有另外的一类。
支持向量机方法是建立在统计学习理论的VC维理论和结构风险最小原理基础上的，根据有限的样本信息在模型的复杂性（即百对特定训练样本的学习精度）和学习能力（即无错误地识别任意样本的能力）之间寻求最佳折衷，以求获得最好的推广能力。支持向量机将向量映射到一个更高维的空度间里，在这个空间里建立有一...
支持向量机参数选择指南 问题:支持向量机选择什么参数 答案: 在机器学习领域,支持向量机(SVM)是一种广泛应用的分类和回归分析方法。SVM的性能很大程度上取决于其参数的选择。本文将探讨如何选择SVM的关键参数,以优化模型性能。 首先,SVM的核心参数包括惩罚参数C、核函数类型以及核函数的相关参数。惩罚参数C用于控制误...
k近邻属于聚类分析的一种吧，是无指导的分类方法，即根据数据之间的相似度，把数据分到不同的组中。神经网络会训练一种模式，然后预测给出的数据属于哪一类，属于有指导的分类方法。支持向量机不太清楚，呵呵