用于数据挖掘的分类算法有哪些，各有何优劣？ To go back to the particularquestion of logistic regression vs.decision trees(which I'll assume to be aquestion of logistic regression vs.random forests)and 。
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7a64e4b893e5b19e31333431363538定。该超平面和任何其他的点无关。如果改变其他点的位置，只要其他点不落入虚线上或者虚线内，那么超平面的参数都不会改变。A，B，C 这三个点被称为支持向量（support vectors）。扩展资料一、应用SVM在各领域的模式识别问题中有广泛应用，包括人像识别（face recognition）、文本分类（text categorization）、笔迹识别（handwriting recognition）、生物信息学 等。二、SVM 的优点1、高维度：SVM 可以高效的处理高维度特征空间的分类问题。这在实际应用中意义深远。比如，在文章分类问题中，单词或是词组组成了特征空间，特征空间的维度高达 10 的 6 次方以上。2、节省内存：尽管训练样本点可能有很多，但 SVM 做决策时，仅仅依赖有限个样本（即支持向量），因此计算机内存仅仅需要储存这些支持向量。这大大降低了内存占用率。3、应用广泛：实际应用中的分类问题往往。
支持向量机（SVM）是什么意思？ 直观感受看：https：//www. youtube.com/watch？ v=3liCbRZPrZA 参考： Please explain Support Vector Machines(SVM)like I am a 5 year old.：MachineLearning Support Vector。
