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  支持向量机

  对于支持向量机这个样本总是对计算速度影响巨大的算法来说,我们完全不想轻易地增加样本数量。况且,支持向量机中的决策仅仅受到决策边界的影响,而决策边界仅仅受到参数C和支持向量的影响,单纯地增加样本数量不仅会增加计算时间,可能还会增加无数对决策边界无影响的样本点...

  2024-07-10 网络 更多内容 216 ℃ 268
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  支持向量机的基本原理

  支持向量机的主要思想是:建立一个最优决策超平面,使得该平面两侧距离该平面最近的两类样本之间的距离最大化,从而对分类问题提供良好的泛化能力。对于一个多维的样本集,系统随机产生一个超平面并不断移动,对样本进行分类,直到训练样本中属于不同类别的样本点正好位于该超平...

  2024-07-10 网络 更多内容 618 ℃ 785
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  支持向量机原理

  支持向量机方法的基本思想是:定义最优线性超平面,并把寻找最优线性超平面的算法归结为求解一个凸规划问题。进而基于Mercer核展开定理... SVM的最终决策函数只由少数的支持向量所确定,计算的复杂性取决于支持向量的数目,而不是样本空间的维数,这在某种意义上避免了“维数灾...

  2024-07-10 网络 更多内容 914 ℃ 416
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  支持向量机分类法

  支持向量机(Support Vector Machine,SVM)分类过程是基于Vapnik和Cher vonenkis提出的统计学习理论(Statistical Learning Theory,SLT),Vapnik对SVM进行了详细的讨论(Vapnik,1995;Shah et al.,2003;Mahesh et al.,2004;李海涛等,2007;张兵等,2011)。支持向量机(SVM)分类的主要思想是...

  2024-07-10 网络 更多内容 426 ℃ 770
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  支持向量机中所谓的支持向量究竟是什么?

  在支持向量机中,距离超平面最近的且满足一定条件的几个训练样本点被称为支持向量。图中有红色和蓝色两类样本点。黑色的实线就是最大间隔超平面。在这个例子中,A,B,C 三个点到该超平面的距离相等。注意,这些点非常特别,这是因为超平面的参数完全由这三个点确定。该超平面和...

  2024-07-10 网络 更多内容 340 ℃ 922
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  支持向量机(SVM)

          支持向量机(support vector machine),故一般简称SVM,通俗来讲,它是一种... 对一个数据点进行分类, 当它的margin越大的时候,分类的confidence越大。 对于一个包含n个点的数据集,我们可以很自然地定义它的margin为...

  2024-07-10 网络 更多内容 949 ℃ 335
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  支持向量机的基本思想是什么?

  将数据进行分类是机器学习中的一项常见任务。 假设某些给定的数据点各自属于两个类之一,而目标是确定新数据点将在哪个类中。对于支持向量机来说,数据点被视为P维向量,而我们想知道是否可以用(p1)维超平面来分开这些点。这就是所谓的线性分类器。可能有许多超平面可以把数...

  2024-07-10 网络 更多内容 806 ℃ 390
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  支持向量机中所谓的支持向量究竟是什么?

  在支持向量机中,距离超平面最近的且满足一定条件的几个训练样本点被称为支持向量。图中有红色和蓝色两类样本点。黑色的实线就是最大间隔超平面。在这个例子中,A,B,C 三个点到该超平面的距离相等。注意,这些点非常特别,这是因为超平面的参数完全由这三个点确定。该超平面和...

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  支持向量机的有关介绍:

  更正式地说,一个支持向量机的构造一个超平面,或在高或无限维空间,其可以用于分类,回归,或其它任务中塌碧设定的超平面的。直观地,一个良好的分离通过具有到任何类(所谓官能余量)的最接近的训练数据点的最大距离的超平面的一般实现中,由于较大的裕度下分类器的泛化误差。 而原...

  2024-07-10 网络 更多内容 673 ℃ 965
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  支持向量机的相关技术支持

  支持向量机是由Vapnik领导的AT&T Bell实验室研究小组在1995年提出的一种新的非常有潜力的分类技术,SVM是一种基于统计学习理论的模式识别方法,主要应用于模式识别领域。由于当时这些研究尚不十分完善,在解决模式识别问题中往往趋于保守,且数学上比较艰涩,这些研究一...

  2024-07-10 网络 更多内容 429 ℃ 583