支持向量机常见问题

支持向量机常见问题

svm是什么?？
SVM是指支持向量机（Support Vector Machines）算法🐼😘|_🎲🐔。SVM是一种在机器学习领域广泛使用的分类算法💀🏓|-🦭。SVM是在有监督学习下💫__🦍，从一系列带标签的训练样本中训练出分类模型🎣-🕸🛷，在此基础上预测新样本的分类🌸🌹——|🤠。SVM通过寻找训练样本中最优的分割超平面来实现分类任务🐁🦔——🦛🦖。由于SVM具有快速的训练速度🌝🌦|——*‍❄*、较高的精度和能够处理高维还有呢？
支持向量机（英语☀️🐪-🐊：support vector machine🎨🌾_😒，常简称为SVM🃏——🤭💐，又名支持向量网络）是在分类与回归分析中分析数据的监督式学习模型与相关的学习算法🤗🌾-⚾🤑。SVM使用铰链损失函数（hinge loss）计算经验风险（empirical risk）并在求解系统中加入了正则化项以优化结构风险（structural risk）🐈‍⬛|♠♦，是一个具有稀疏性和稳健性的分希望你能满意🌎🦠——|🏏🦥。
多类支持向量分类?？
识别时对所构成的多个支持向量机进行综合判断🍀🌧|——😤，一般可采用投票方式来完成多类识别🐨|🏵🐆。这种分类方案存在一个明显的缺点🦃_——🐱，就是子分类器过多🪄😇-🥉🕊，测试时需要对每两类都进行比较😬--🐨🦚，导致测试速度慢🕸_🌾🤨。它的优点在于🦡🌈——🐡✨，对训练结果的推广性进行了分析🌸🐖_-🎳。另外🏵🏓|🐹🏑，它的测试速度比一般的方案要快🤠--🤨🦝。（3）支持向量机决策树它通常希望你能满意🕷||🐬。
支持向量机通常简写作SVM🦂🦈——🤓😳。支持向量机使用铰链损失函数计算经验风险并在求解系统中加入了正则化项以优化结构风险☁️——🪡🌈，是一个具有稀疏性和稳健性的分类器🐏🦐|🦆。支持向量机可以通过核方法进行非线性分类🤡🤬——🌒，是常见的核学习方法之一*🧐_——🤯。支持向量机在人像识别🍁_🦆、文本分类等模式识别问题中有得到应用🌳🌸————*🍀。
基于支持向量机方法的土地退化信息提取?？
2) 利用支持向量机方法和神经网络法对研究区土地退化情况进行评价🌈😘——😡，结果显示支持向量机方法的精度要略高于神经网络方法😙|🦟，分析根本原因可能是与神经网络法本身采用的非线性的优化算法有关🎰*——🕸🐳。另外🐞|_🐚，支持向量机方法有着许多优势🌕🐆_☄️🌎，其中一点就是可以克服神经网络法中的“过学习”问题🥀🦐|😦。官方服务官方网站 已赞过已踩过< 你到此结束了？🐫🦇|_😿🕸。
SVM使用铰链损失函数作为代理损失🎍🐱_——😼⚾，铰链损失函数的取值特点使SVM具有稀疏性🏑-——🎄，即其决策边界仅由支持向量决定🐯😕__😜*，其余的样本点不参与经验风险最小化🪲🐋_——🧶。在使用核方法的非线性学习中🦧🌵|-*🤒，SVM的稳健性和稀疏性在确保了可靠求解结果的同时降低了核矩阵的计算量和内存开销🐌_🦨♥。以上内容参考💐🎆——-🐦：百度百科-支持向量机希望你能满意🏓-🕊🤖。
SVM(支持向量机)属于神经网络范畴吗??？
回答🙁🦨——_🤖：支持向量机是什么？SVM是英语“支持向量机”的缩写🦏😖——|🐝🌕，支持向量机是一种常见的识别方法🐲|-🌖。在机器学习领域🌑|-🦔，它是一种监督学习模式😩-|🪄，通常用于模式识别🤯🦅|🐙、分类和回归分析🤪_🦆。特别是这个线性支持向量机的计算部分和单层神经网络是一样的🦋☁️——🏆，这只是一个矩阵乘积🌵🎮——|😪🐪。SVM的关键在于它的铰链损耗和最大限度的概念😤——🦘。这种损耗等会说🦑|☀️。
NDWI法更加的准确🦓|-😶🪡。机器学习方法如机器学习😸🦜_🦦🐫、支持向量机和k-means算法广泛应用于水域提取🦘🤫__🌞🎉，但依然存在精度不高和泛化能力较弱等问题🐕‍🦺🐝——🐗。唯有NDWI法更加的准确🐨————😡。河湖是地表水域最常见的表现形式🕷——-🌕，其常因气候变迁🎳|_*🌕、土地利用和地壳活动等因素的变化而增加或减少🍂🐣-🐼*，对地表水体变化的检测也对于湿地生态系统保护与恢复等我继续说🎈--*🐸。

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