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svm支持向量进行分析预测

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用svm建立的模型，什么是支持 向量机(SVM-3 向量 。支持向量Machine支持向量Machine(SVM)是一个二元分类模型，它的基本模型是在特征空间上定义最大区间的线性分类器，而且是最大区间，SVM还包括核技能 ， 这使它在本质上是一个非线性分类器 。

1、什么是 支持 向量机(SVM支持向量机器将向量映射到一个更高维的空间中，在这个空间中建立了一个间距最大的超平面 。在分隔数据的超平面的两侧有两个平行的超平面 。分离超平面使得两个平行超平面之间的距离 。

2、 支持 向量机(SVMSVM是一个二元分类模型 。其基本模型是在特征空间中寻找一个线性分类器来分离具有最大间隔的超平面 。(最大区间就是它的唯一性)，通过这个超平面实现未知样本集的分类 。意义:原始样本空间中可能不存在一个能正确将样本分为两类的超平面，但我们知道，如果原始空间的维数有限，即属性个数有限，那么一定存在一个能划分样本的高维特征空间 。

核函数的真正意义在于它并没有真正映射到高维空间而是实现了映射的功能，即减少了大量的映射计算 。选择:利用专家的先验知识选择核函数 。例如，如果已知问题是线性可分的，则可以使用线性核来代替非线性核 。如果特征的数量与样本的数量一样大，则选择线性核函数SVM或LR 。如果特征的数量很少并且样本的数量是正常的 ， 则选择高斯核函数SVM 。
【svm支持向量进行分析预测】
3、 支持 向量机在地铁车站深基坑围护结构变形 预测的应用?支持向量该机在地铁站深基坑围护结构变形中有什么应用预测？下面仲达咨询招投标老师为大家解答 ， 供大家参考 。目前，在城市基坑工程的设计和施工中，对基坑变形控制的要求越来越严格 。基坑围护结构的变形造成外层地层的损失，引起地面沉降，增加了外层土体向坑内的位移和坑内相应的隆起 。在相同的地质和埋深条件下，由于围护结构的变形，深基坑周围地层的变形范围和幅度有很大差异 。

能否准确预测围护结构的变形 ， 对基坑工程的设计和施工具有重要意义 。然而，在地铁车站深基坑开挖过程中，支护结构的变形与其影响因素之间存在着极其复杂的非线性关系 。模拟和辨识这种非线性关系的方法有很多，如模糊数学、BP神经网络、遗传算法等 。这些方法都有不尽如人意的地方，如BP神经网络存在过拟合、样本量大、容易陷入局部极值等问题 。

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