锐客网

  1. 首页 > 睿知 > >

svm的回归分析,Svm做回归

经验分享睿知

广泛应用于统计分类和回归-2/ 。在机器学习领域，它是一种有监督的学习模型，通常用于模式识别、分类和回归-2/ ， 逻辑回归和SVM有什么区别？SVM 分析的几种核函数比较及SVM算法的优缺点？超平面到一边最近点的距离等于超平面到另一边最近点的距离 ， 两边的两个超平面是平行的，上面图1给出的大部分样本数据都分布在分隔线的两侧，但有两个点不是，所以找不到一条直线将样本数据完全分开 。此时是线性不可分辨，图2也是线性不可分辨 。

1、想用机器学习做数据预测,大概就是根据材料的以往实验数据预测将来走向...机器学习对于数据预测不是必须的，回归 分析就够了，这样的外推往往不准确，结果需要统计检验 。如果你想用机器学习，我推荐你用matlab，里面的算法打包好直接用 。我也推荐几个预测算法GRNN(广义) 。

2、什么是支持向量机(SVM支持向量机将向量映射到一个更高维的空间，在这个空间中建立一个具有最大间距的超平面 。在分隔数据的超平面的两侧建立两个平行的超平面 。分离超平面使两个平行超平面之间的距离最大化 。假设平行超平面之间的距离或间隙越大，分类器的总误差越小 。它是一种监督学习方法，广泛用于统计分类和/或 。

3、MATLAB基本SVM训练效果很好(C值设的比较大这是SVR吧？训练效果好不代表什么 。大概是过贴合，过贴合 。训练的时候，C很大，E很小 ， 很有可能你能找到一个训练效果特别好的模型 。该输出是恒定的 。基本上这种模式是没有意义的 。如果分成两类，就是50%概率的猜测 。建议你对特征进行预处理，在gridsearch C和g下再试，采样时间好像不一样 。你能调整它吗？样品不好，没有一个型号好用 。

4、SVM在二维平面的理解SVM是数据挖掘的十大算法之一，其原理不是很容易理解 。学了一些资料后，做一个简单的笔记 。欢迎对机器学习感兴趣的同仁交流批评 。SVM(SupportVectorMachine)指的是支持向量机 ， 是一种分类算法 。在机器学习领域，它是一种有监督的学习模型 ， 通常用于模式识别、分类和回归-2/ 。在深度学习出现之前，SVM被认为是近十年来机器学习中最好的算法 。

例子:SVM寻找超平面区分两种，使超平面远离支持向量5、逻辑 回归和SVM的区别是什么?首先，优化目标不同 。LR的目标函数是logloss ， SVM是最大化分类面之间的距离 。其次，处理非线性问题有不同的方法 。LR主要是由特征构成的，所以需要将交叉特征组合起来并离散化 。SVM也可以做到这一点，也可以通过内核来实现 。最后，处理的数据规模不同 。LR一般用于处理大规模的学习问题 。比如亿级样本 ， 亿级特征 。但对于计算机来说，归根结底还是优化目标，即损失函数的不同造成了两个模型的不同 。
6、线性可分 svm的基本思想【svm的回归分析,Svm做回归】线性可分svm 1的基本思想 。决策平面方程以一个二维空间为例，二维空间中的任何一个线性方程都可以写成我们对其进行矢量化 ， 可以得到假设向量W表示矩阵a1和a2，向量X表示矩阵x1和x2，标量γ表示B，那么方程就可以表示为二维空间中一个N维空间的超平面的表示 ， 可以是直线，也可以是曲线(二维空间只能看到N维超平面，看不到)，超平面方程就是我们的决策曲面方程II，函数区间，几何区间 。在SVM监督学习中，我们将标签数据指定为 1和1，这样做的目的是计算任意样本点的性能结果在超平面方程上的符号，如果与标签符号一致 ， 则判断分类的正确性 。因此，我们可以引入函数区间 。

    推荐阅读


    上一篇：冬季养生最适合吃的八种食物

    下一篇：规划设计的需求分析报告,个人理财规划分析报告