支持向量机(SVM)是什么意思？ 答主的问题是“什么是SVM”，所以我想还是从比较基础的层面来科普一下SVM的相关知识。我会尽量说的简…
SVM和logistic回归分别在什么情况下使用？ 下面一些观点几乎都在的这个talk里 http：//www. csie.ntu.edu.tw/~cjlin/talks/msri.pdf 如果我哪理解错了，请以slides为准。问题是比较LR和SVM，那就首先得画好起跑线，。
Svm和svr的区别是什么？ 1、支持向量机（SVM）是一种比较好的实现了结构风险最小化思想的方法。它的机器学习策略是结构风险最小化原则 为了最小化期望风险，应同时最小化经验风险和置信范围）支持向量机方法的基本思想：（1）它是专门针对有限样本情况的学习机器，实现的是结构风险最小化：在对给定的数据逼近的精度与逼近函数的复杂性之间寻求折衷，以期获得最好的推广能力；（2）它最终解决的是一个凸二次规划问题，从理论上说，得到的将是全局最优解，解决了在神经网络方法中无法避免的局部极值问题；（3）它将实际问题通过非线性变换转换到高维的特征空间，在高维空间中构造线性决策函数来实现原空间中的非线性决策函数，巧妙地解决了维数问题，并保证了有较好的推广能力，而且算法复杂度与样本维数无关。目前，SVM 算法在模式识别、回归估计、概率密度函数估计等方面都有应用，且算法在效率与精度上已经超过传统的学习算法或与之不相上下。2、支持向量回归算法主要是通过升维后，在高维空间中构造线性决策函数来实现线性回归，用e不敏感函数时，其基础主要是 e 不敏感函数和核函数算法。若将拟合的数学模型表达多维空间的某一曲线，则根据e 不敏感函数所得的结果，就是包括该曲线和训练点的。
SVM是什么？ SVM(Support Vector Machine)指的是支持向量机，是常见的一种判别方法。在机器学习领域，是一个有监督的学习模型，通常用来进行模式识别、分类以及回归分析。它是针对线性可分情况进来行分析，对于线性不可分的情况，通过使用非线性映射算法将低维输入空间线性不可分的样自本转化为高维特征空间使其线性可分，从而使得高维特征空间采用线性算法对样本的非线性特征进行线性分析成为可能。它基于结构风险最小化理论之上在特征空间中构建最优超平面，使zhidao得学习器得到全局最优化，并且在整个样本空间的期望以某个概率满足一定上界。
SVM是怎么对图像进行分类的？ 一、图像分类的任务图像分类是模式分类(Pattern C1assification)在图像处理中的应用，它完成将图像数据从二维灰度空间转换到目标模式空间的工作。分类的结果是将图像根据不同属性划分为多个不同类别的子区域。一般地，分类后不同的图像区域之问性质差异应尽可能的大，而区域内部性质应保证平稳特性。二、SVM分类原理下图是SVM通过超平面进行图像分类的原理示意图。SVM通过平面将空间中的实例划分到不同的类别，从而实现分类。在图中的每一个平面都将整个高维空间划分为两个部分，两个不同的部分即是将图像进行分类的结果。例如蓝色平面一侧为飞机类别，另一侧是非飞机类别。每一个类别都对应一个平面，这些平面互相之间不存在关联，利用SVM模型进行分类的目的就是确定这样一组平面，使得同一类尽可能划分在该类对应的平面的一侧，其他类尽可能在另一侧，而且两种类别离平面的距离越大越好（平面尽可能把两类分的更开），这是SVM模型的思路。所有这些类别对应的平面通过下面的矩阵唯一确定：其中改变W可以使平面旋转，而改变b使平面平移。如果b为0，此时W*0=0，那么平面会经过原点。三、SVM进行图像分类的直观解释SVM模型用于图像分类可以看做给每一种图像的类别生成一个。
支持向量机(SVM)是否适合大规模数据？ 之前学习支持向量机的时候老师就说支持向量机不适用于大规模数据，然后在一篇统计人写的论文中看到说支持…
SVM到底是什么？请问谁能帮我解释一下SVM是什么东西呀，今天刚刚接触的新东西，很是迷惑。SVM叫做支持向量机(Support Vector Machines)是由Vanpik领导的AT&TBell实验室研究。
svm和神经网络，哪个复杂度大？ 年代很久远的贴了，我觉得svm结构比普通神经网络复杂，但训练过程神经网络比Svm复杂，不过深度神经网络无论是结构还是训练都比svm复杂
支持向量机（SVM）是什么意思？ 支持向量机，英文为Support Vector Machine，简称SV机（论文中一般简称SVM）。它是一 种监督式学习的方法…
SVM 处理大规模数据有什么好处？ [1]http：//www. quora.com/Why-the-curre nt-obsession-with-big-data 发布于 2011-05-23 ？ 66 ？ ？ 4 条评论 ？ ？ ？ 喜欢 11 人赞同了该回答 关于训练。
