支持向量机为什么要写成对偶形式

每一个线性规划问伴随有另一个线性规划问题,称为对偶问题.原来的线性规划问题则称为原始线性规划问题,简称原始问题.对偶问题有许多重要的特征,它的变量能提.

线性svm原始问题的优化问题是什么,其对偶问题是什么

①原问题是求极大的,那么对偶问题就是求极小的. 例你题目中,原问题是minf,那么对偶问题中就是maxZ ②原问题中变量的系数,在对偶问题中就是约束条件右边的资源系数. 例你题目中目标函数中的2,3,-5,1 到对偶问题中,就跑到约束的右边去了 原问.

svm采用哪些方式将非线性问题转化为线性问题解决

线性的话,SVM得到超平面就是直线或平面,非线性的话通过核函数将其隐射到高维空间,在高维空间非线性问题转化为线性问题.

支持向量机预测效果好吗

svm可以做预测吗

为什么任何优化问题的拉格朗日对偶函数一定是凹的? 是关于什.

任何优化问题的拉格朗日对偶函数,不管原问题的凸凹性,都是关于拉格朗日乘子的凹函数 为理解这个问题,首先有个结论:对于一凹函数族F:{f1,f2,f3.},取函数f在任意一点x的函数值为inf fi(x),即F中所有函数在这一点的值的下限,则f为凹函数.F为有限集、无限集均成立(此结论不难证明) 显然,仿射函数是凹函数(实际既凸又凹),将lagrangian看成关于拉格朗日乘子的一族仿射函数,lagrange dual function在每一点的取值是这族凹函数的最小值,满足上面的条件 不明白可以追问

svm是不是及可以对非线性进行分类也可以对线性进行分类

SVM的一个关键点是核函数, 如果核函数是非线性函数, SVM给出一个非线性的分界边界, 或者, 可以理解为, SVM通过一个非线性变换, 将非线性分类问题变为变换后标架下的线性分类问题.

支持向量机为什么对小样本分类精度高

支持向量机SVM ( Support Vector Machines)是由Vanpik领导的ATTBell实验室研究小组在1963年提出的一种新的非常有潜力的分类技术, SVM是一种基于统计学习理论的.

用svm做回归预测,为什么预测值都是一样的?

第一,要先看你建立的回归方程中各个自变量是否都具有显著预测作用;第二,你的回归方程预测效果如何,也就是决定系数r方有多大,如果预测效果很差,用方程计算出来的值和原始值肯定出入很大.除非r方等于1,否则不可能用方程预测出来的值都和原始值完全一样.

SVM到底是什么?

SVM叫做支持向量机( Support Vector Machines)是由Vanpik领导的AT&TBell实验室研究小组 在1963年提出的一种新的非常有潜力的分类技术, SVM是一种基于统计学.

请问ELM,BP,SVM 的优缺点分别是什么?

elm有不少优点:(1)运算量小 (2)svm处理大数据比较难,elm则不存在这个问题; svm处理多维输出问题时很复杂,elm处理多维输出很简单.(3)在泛化能力方面,数.

libsvm中的核函数只有那么几个吗?能不能自己构建一些加进去?

在maltab使用svm库的方式为:svmstruct = svmtrain(data,groups,'kernel_function','rbf');其中data是样本集,groups是组集,kernel_function是核函数的字符串,后面的rbf表示选择的是径向基函数(也可以自定义成其他的)一般说来你需要收集样本集和所需要分的组,然后选择一个合适的核函数,然后使用svmtrain来训练支持向量机.训练完毕后使用svmclassify分类.详细信息可以在matlab command window输入doc svm查看.