支持向量机(SVM)是一种常用的分类器,其特点包括: 1. 在高维空间中表现良好:SVM能够在高维空间中找到一个最优的分类超平面,适用于高维数据。 2. 可以处理非线性问题:通过使用核函数(如高斯核、多项式核等),SVM可以将数据映射到更高维空间,从而处理非线性分类问题。 3. 具有较好的泛化能力:SVM通过最大化分类间隔...
在机器学习中,支持向量机(SVM)是一种常用的分类器。下列哪项不属于支持向量机的特点( )A. 在高维空间中表现良好B. 可以处理非线性问题C. 具有较好的泛化能
所以总得来说,两种问题的学习算法都很类似。所以在这个图谱上,我们看到在分类问题中用到的学习算法,在回归问题中也能使用。分类问题最常用的学习算法包括 SVM (支持向量机) , SGD (随机梯度下降算法), Bayes (贝叶斯估计), Ensemble, KNN 等。而回归问题也能使用 SVR, SGD, Ensemble 等算法,以及其它线性回归算...
新的研究热点:概率图模型(隐马尔可夫模型、贝叶斯网络)、统计学习理论(SLT) 支持向量机(SVM)、数据挖掘与知识发现 (超市市场商品数据分析),人工生命 1-5. 人工智能有哪几种学派? 答:1)符号主义(Symbolicism),又称为逻辑主义(Logicism)、心理学派(Psychlogism)或计算机学派(Computerism) [ 其...