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支持向量机模型的优缺点
svm是一种典型的二类分类
模型
吗?
答:
支持向量机的优点和缺点:
1、由于SVM是一个凸优化问题,所以求得的解一定是全局最优而不是局部最优
。2、
不仅适用于线性线性问题还适用于非线性问题
(用核技巧)。3、
拥有高维样本空间的数据也能用SVM
,这是因为数据集的复杂度只取决于支持向量而不是数据集的维度,这在某种意义上避免了“维数灾难”。4...
支持向量机
分类方法
的优缺点
答:
1)解决了小样本情况下的机器学习
。2)由于使用核函数方法克服了维数灾难和非线性可分的问题,所以向高维空间映射时没有增加计算的复杂度。(由于支持向量机算法的最终决策函数只由少数的支持向量所确定,所以计算的复杂性取决于支持向量的数目,而不是整个样本空间的维数)。SVM的缺点:1)支持向量机算法...
支持向量机
(SVM)
答:
支持向量机的学习问题可以形式化为求解凸二次规划问题
。这样的凸二次规划问题具有全局最优解,并且有许多最优化算法可以用于这一一问题的求解。但是当训练样本容量很大时,这些算法往往变得非常低效,以致无法使用。所以,如何高效地实现支持向量机学习就成为一一个重要的问题。目前人们已提出许多快速实现算法.本节讲述其中的...
svm方法
缺点
答:
1.核支持向量机是非常强大的模型,
在各种数据集上的表现都很好
。svm允许决策边界很复杂,即使数据只有几个特征。它在低维数据和高维数据(即很少特征和很多特征)上都表现都很好,但对样本个数的缩放表现不好。在有多达10000个样本的数据上运行svm可能表现良好,但如果数据量达到100000甚至更大,在运行时...
支持向量机
为什么能解决维数灾难和局部最小
答:
支持向量机,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,
即支持向量机的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。其思路是简单情况,线性可分,把问题转化为一个凸优化问题,可以用拉格朗日乘子法简化,然后用既有的算法解决。复杂情况...
数据挖掘-
支持向量机
答:
支持向量机
(support vector machine,SVM)是一种出色的分类技术,也可以用于回归分析(SVR)。这种技术可以很好的应用于高维数据,避免维度灾难等问题。 SVM有一个特点就是使用训练集中的一个子集来表示决策边界,该子集称作 支持向量。 SVM的核心目标是找到分类中的最大边缘超平面,让其作为决策边界,那么什么是最大边缘超平...
支持向量机
中所谓的支持向量究竟是什么?
答:
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。该超平面和任何其他的点无关。如果...
什么是
支持向量机
?
答:
SVM学习算法根据有限的样本信息在
模型的
复杂性和学习能力之间寻求最佳折中,以期获得最好的泛化能力。SVM在形式上类似于多层前向网络,而且己被应用于模式识别、回归分析、数据挖掘等方面。
支持向量机
方法能够克服多层前向网络的固有缺陷,它有以下几个优点:(1)它是针对有限样本情况的。根据结构风险最小化...
机器学习
模型
学习总结-
支持向量机
(SVM)
答:
支持向量
的揭秘 支持向量,那些距离决策边界最近的点,是SVM的真正英雄。它们的α值决定着
模型的
精度,而那些α=0的点,虽然看似平凡,却对边界无直接影响,这就是SVM名字的由来——它们是模型的坚实支撑。软间隔与宽容度 生活并不总是完美,SVM也允许一定的误差。引入松弛因子C,我们有了软间隔...
svm是什么意思
答:
对文本进行分类为正面、负面或中性情感。3、图像分类 SVM可以用于将输入的图像自动分类到不同的类别中。在图像分类任务中,首先需要对图像进行特征提取,可以使用特征描述符如SIFT、HOG等。然后,将提取的特征作为输入,训练一个
支持向量机模型
来学习各个类别之间的分界面,最终对新的图像进行分类。
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