svm算法的三要素

秦嵇丽3619设顺序表L是一个递增有序表.编写算法,要求利用二分查找法确定插入位置,将元素x插入到L中,使L保持有序(1)描述算法的基本设计思想: (2)描述... -
蒙泡食14797504360 ______[答案] int BinarySearch(int array[],int length,int elem) // 二分查找插入位置 { int low=0; int high=length-1; int mid=0; while(low { mid=... else low=mid+1; } return low; } void insert(int L[],int length, int elem,int capacity) //在L相应位置插入元素x的算法 { if(NULL==L|...

秦嵇丽3619SVM是如何解决小样本问题的? -
蒙泡食14797504360 ______ 小样本就是样本数目少.比如正样本10个,负样本10个,神经网络训练就不行,但SVM可以.这主要因为算法要寻找的是支持向量.

秦嵇丽3619关于SVM研究的热点和难点是什么 -
蒙泡食14797504360 ______ 支持向量机的发展 自从90年代初经典SVM的提出,由于其完整的理论框架和在实际应用中取得的很多好的效果,在机器学习领域受到了广泛的重视.其理论和应用在横向和纵向上都有了发展. 理论上:1.模糊支持向量机,引入样本对类别的隶...

秦嵇丽3619大数据场景下,非线性核函数的 svm 模型为什么很少用到 -
蒙泡食14797504360 ______ 我觉得主要有两点原因:1、我们要求样本特征维数要和数据集规模成正比,当样本数很多时,样本的特征数也应该很多,如果特征维数很高,往往线性可分(SVM解决非线性分类问题的思路就是将样本映射到更高维的特征空间中),可以直接采用LR或者线性核的SVM;2、大数据场景下,往往意味着数据集规模庞大,样本很多,如果样本数量很多,由于求解最优化问题的时候,两两样本都需要计算内积,使用非线性核(其实主要就是高斯核)明显计算量会远大于线性核;另外如果遇到样本数很多,而特征数很少时,应该手动添加一些特征.

秦嵇丽3619SVM算法采用高斯核函数,核函数的参数对结果影响大吗 -
蒙泡食14797504360 ______ 核函数一般是为了解决维度过高导致的计算能力不足的缺陷,实质就是特征向量内积的平方. 为什么会提出核函数: 一般我们在解决一般的分类或者回归问题的时候,给出的那个数据可能在低维空间并不线性可分,但是我们选用的模型却是在...

秦嵇丽3619粗糙集理论算法的应用是什么?
蒙泡食14797504360 ______ 粗糙集理论算法一方面研究了粗糙集理论属性约简算法和规则提取启发式算法,基于属性重要性、基于信息度量的启发式算法,另一方面研究和其他智能算法的结合,比如:和神经网络的结合,利用粗糙集理论进行数据预处理,以提高神经网络收敛速度;和支持向量机SVM结合;和遗传算法结合;特别是和模糊理论结合,取得许多丰硕的成果,粗糙理论理论和模糊理论虽然两者都是描述集合的不确定性的理论,但是模糊理论侧重的是描述集合内部元素的不确定性,而粗糙集理论侧重描述的是集合之间的不确定性,两者互不矛盾,互补性很强,是当前国内外研究的一个热点之一