锐客网

  1. 首页 > 睿知 > >

svm智能模型算法的算法分析

经验分享睿知

Svr 算法和-1算法哪个好的Svr是svm的应用，包括svc和svr，svr是回归 ， svc是分类 。svm什么是典型的模型 svm是典型的二类分类模型，手册智能开发机器学习常用算法？SVM)本身就是一个二元分类算法，是感知器算法 模型的扩展，现在SVM 算法支持线性分类和非线性分类的分类应用，也可以直接应用于回归应用 。

1、05SVM-支持向量机-概念、线性可分04SVM感知器模型支持向量机(SVM)本身就是一个二元分类算法 ， 是感知器的一种算法 模型目前的SVM 算法支持线性分类和非线性分类的分类应用，也可以直接应用于回归应用 。同时，我们也可以通过OvR或OvO将SVM应用到多变量分类领域 。在不考虑集成学习算法和具体数据集的情况下 ， SVM在分类算法中可以说是特别优秀的 。

在感知器模型中 ， 我们可以找到几个可以分类的超平面来分离数据，我们希望优化时所有的点都离超平面尽可能远 ， 但实际上离超平面足够远的点基本都分类正确，所以这是没有意义的；相反，我们更关心那些靠近超平面的点 ， 这些点更容易被弄错 。所以，只要我们把靠近超平面的点尽量远离超平面，我们的模型分类效果应该会更好 。

2、 svm支持向量机原理 svm支持向量机简介(SVM)是一个二进制分类器模型，它的基本模型是一个线性分类器，在特征空间中定义了最大区间，与它的最大区间不同 。SVM还包括核技能 ， 这使它在本质上是一个非线性分类器 。SVM的学习策略是最大化区间，可以形式化为一个求解凸二次规划的问题 ， 也等价于正则化铰链损失函数的最小化 。

3、Tent-PSO-SVM分类 模型的验证 分析【svm智能模型算法的算法分析】为了验证TENT-PSO-SVM 模型分类的可靠性，实验中选取了三个物体，分别是机场、道路和屋顶，如图8.2中的区域1、2和3所示 。在验证分析实验过程中，在每个选定的地形区域内选取一部分像素作为训练数据，其余为测试数据 。各种地形的总像素数、训练数据和测试数据的像素数见表8.1 。为了讨论和比较Tent-PSO-SVM模型在高光谱图像分类中的可行性和优势 ， 本章基于表8.1中的数据设计了另外两个对比实验:一是直接使用SVM对高光谱图像进行分类(SVM分类)；另一种是基于粒子群算法选择最佳波段组合的SVM分类(粒子群-SVM分类) 。

    推荐阅读


    上一篇：汽车app竞品分析,旅游APP竞品分析

    下一篇：电路分析基础第三版答案