多分類支持向量機?
支持向量機實現多分類效果怎麼樣
你好！支持向量機SVM ( Support Vector Machines)是由Vanpik領導的AT&TBell實驗室研究小組
在1963年提出的一種新的非常有潛力的分類技術, SVM是一種基於統計學習理論的模式識別方法，主要應用於模式識別領域.由於當時這些研究尚不十分完善,在解決模式識別問題中往往趨於保守,且數學上比較艱澀,因此這些研究一直沒有得到充的重視.直到90年代,一個較完善的理論體系—統計學習理論 ( StatisticalLearningTheory,簡稱SLT) 的實現和由於神經網絡等較新興的機器學習方法的研究遇到一些重要的困難,比如如何確定網絡結構的問題、過學習與欠學習問題、局部極小點問題等,使得SVM迅速發展和完善,在解決小樣本 、非線性及高維模式識別問題中表現出許多特有的優勢,並能夠推廣應用到函數擬合等其他機器學習問題中.從此迅速的發展起來，現在已經在許多領域（生物信息學，文本和手寫識別等）都取得了成功的應用。
SVM的關鍵在於核函數，這也是最喜人的地方。低維空間向量集通常難於劃分，解決的方法是將它們映射到高維空間。但這個辦法帶來的困難就是計算複雜度的增加，而核函數正好巧妙地解決了這個問題。也就是說，只要選用適當的核函數，我們就可以得到高維空間的分類函數。在SVM理論中，採用不同的核函數將導致不同的SVM算法
它是一種以統計學理論為基礎的，以結構風險最小化的學習機學習方法，要優於神經網絡學習。
基於支持向量機的多分類算法有哪些
作為一種新興的機器學習方法,基於統計學習理論的支持向量機,最初是用來解決二類分類問題的。對於實際中主要遇到的多類分類問題,目前常用的兩大類改進推廣方法為＂分解—重組＂法和＂直接求解＂法。
支持向量機迴歸與分類的區別
分類問題和迴歸問題都要根據訓練樣本找到一個實值函數g(x). 迴歸問題的要求是：給定一個新的模式，根據訓練集推斷它所對應的輸出y（實數）是多少。也就是使用y=g(x)來推斷任一輸入x所對應的輸出值。分類問題是：給定一個新的模式，根據訓練集推斷它所對應的類別（如：+1，-1）。也就是使用y=sign(g(x))來推斷任一輸入x所對應的類別。綜上，迴歸問題和分類問題的本質一樣，不同僅在於他們的輸出的取值範圍不同。分類問題中，輸出只允許取兩個值；而在迴歸問題中，輸出可取任意實數。
怎麼用支持向量機做五種分類 10分
推薦用weka軟件。裡面集成多種基於SVM的算法。
支持向量機分類器是線性分類器麼
SVM的一個關鍵點是核函數, 如果核函數是非線性函數, SVM給出一個非線性的分界邊界, 或者, 可以理解為, SVM通過一個非線性變換, 將非線性分類問題變為變換後標架下的線性分類問題.
什麼是一類支持向量機，是指分兩類的支持向量機嗎
k近鄰屬於聚類分析的一種吧，是無指導的分類方法，即根據數據之間的相似度，把數據分到不同的組中。神經網絡會訓練一種模式，然後預測給出的數據屬於哪一類，屬於有指導的分類方法。支持向量機不太清楚，呵呵
隨機梯度下降實現支持向量機（多分類） matlab 求教各位大神
function [theta, J_history] = gradientDescent(X, y, theta, alpha, num_iters)
%GRADIENTDESCENT Performs gradient descent to learn theta
% theta = GRADIENTDESENT(X, y, theta, alpha, num_iters) updates theta by
% taking num_iters gradient steps with learning rate alpha
% Initialize some useful values
m = length(y); % number of training examples
J_history = zeros(num_iters, 1);
for iter = 1:num_iters,
% ====================== YOUR CODE HERE ======================
% Instructions: Perform a single gradient step on the parameter vector
% theta.
%
% Hint: While debugging, it can be useful to print out the values
% of the cost function (computeCost) and gradient here.
p=theta(1)-alpha*(1/m)*(sum((X*theta-y).*X(:,1)));
q=theta(2)-alpha*(1/m)*(sum((X*theta-y).*X(:,2)));
theta(1)=p;
theta(2)=q;
% ============================================================
% Save the cost J in every iteration
J_history(iter) = computeCost(X, y, theta);
end
end
什麼是一類支持向量機，是指分兩類的支持向量機嗎
One Class SVM 是指你的training data 只有一類positive （或者negative）的data， 而沒有另外的一類。在這時，你需要learn的實際上你training data 的boundary。而這時不能使用 maximum margin 了，因為你沒有兩類的data。 所以呢，在這邊文章中，“Estimating the support of a high-dimensional distribution”， Schölkopf 假設最好的boundary要遠離feature space 中的原點。
左邊是在original space中的boundary，可以看到有很多的boundary 都符合要求，但是比較靠譜的是找一個比較 緊（closeness） 的boundary （紅色的）。這個目標轉換到feature space 就是找一個離原點比較遠的boundary，同樣是紅色的直線。當然這些約束條件都是人為加上去的，你可以按照你自己的需要採取相應的約束條件。比如讓你data 的中心離原點最遠。
這些都是我個人的理解，我不是專門研究machine learning的。如有不妥之處，還望指出。
哪些機器學習算法可以處理多分類
maxsoft作為logistics二分類的改進版，天生適合多分類；神經網絡(如bp神經網絡，隨機權神經網絡，RBF神經網絡等)；通過建立多個支持向量機或者最小二乘支持向量機分類模型，通過投票算法選擇概率最大的分類標籤；也可以通過聚類算法(KNN，kMeans等)等無監督學習算法實現分類。或許不太完善，歡迎補充。(機器學習算法與Python學習)
svm算法中支持向量機到分類面的距離是1麼
支持向量機(Support Vector Machine，SVM)是Corinna Cortes和Vapnik等於1995年首先提出的，它在解決小樣本、非線性及高維模式識別中表現出許多特有的優勢，並能夠推廣應用到函數擬合等其他機器學習問題中。 在機器學習中，支持向量機(SVM，還支....