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什么是支持向量机(SVM)以及它的用途?

支持向量机将向量映射到一个更高维的空间里,在这个空间里建立有一个最大间隔超平面.在分开数据的超平面的两边建有两个互相平行的超平面.分隔超平面使两个平行超平面的距离最大化.假定平行超平面间的距离或差距越大,分类器的总误差越小.它是一种监督式学习的方法,广泛应用于统计分类以及回归分析中.

支持向量机SVM ( Support Vector Machines)是由Vanpik领导的AT&TBell实验室研究小组 在1963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

支持向量机(svm)是数据挖掘中的一个新方法,能非常成功地处理回归问题(时间序列分析)和模式识别(分类问题、判别分析)等诸多问题,并可推广于预测和综合评价等领域,因此可应用于理科、工科和管理等多种学科.目前国际上支持向量机在理论研究和实际应用两方面都正处于飞速发展阶段.它广泛的应用于统计分类以及回归分析中. 支持向量机属于一般化线性分类器.他们也可以认为是提克洛夫规则化(tikhonov regularization)方法的一个特例.这族分类器的特点是他们能够同时最小化经验误差与最大化几何边缘区.因此支持向量机也被称为最大边缘区分类器.

支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)是CorinnaCortes和Vapnik等于1995年首先提出的,它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势,并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中

支持向量机相关技术支持编辑支持向量机是由Vapnik领导的ATTBell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

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1.SVM是统计学概念上一个有监督的学习方法,用来进行分类和回归分析.2.SVM原理 svm是一种有坚实理论的基础的、新颖的小样本学习方法.svm的理论基础式结构风险最小化原理和基础统计学习理论的VC维理论.

教学系统设计(instructional system design, 简称isd) 也称作教学设计(instructionaldesign, 简称id) 是以传播理论、学习理论和教学理论为基础,运用系统论的观点和方法,分析教学中的问题和需求从而找出最佳解决方案的一种理论和方法

Support Vector Machine - 支持向量机,常简称为SVM,是一种监督式学习的方法,可广泛地应用于统计分类以及回归分析.支持向量机属于一般化线性分类器,也可以被认为是提克洛夫规范化(Tikhonov Regularization)方法的一个特例.这族

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

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