比如说原本分20类，每类提供n个样本，训练得到的结果有个准确率，可是如果分一百个类，每个类也提供n个样本，那准确率与之前相比会有大幅的变化吗，没有试验过，求问
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- 2022-11-20 22:23回答 1 已采纳 你好，我是有问必答小助手，非常抱歉，本次您提出的有问必答问题，技术专家团超时未为您做出解答 本次提问扣除的有问必答次数，已经为您补发到账户，我们后续会持续优化，扩大我们的服务范围，为您带来更好地服务。
- 2023-04-21 15:07回答 9 已采纳 引用chatgpt部分指引作答：下面是一个简单的 SVM 二分类器的示例 MATLAB 代码，假设数据已经存储在一个大小为 100x5 的矩阵 X 中，标签存储在一个大小为 100x1 的列向量 Y
- 2021-01-11 15:46回答 2 已采纳 1.预测的标签本来就可以不在你设置的标签范围内。 2.你这些预测标签为0的样本有问题
- 2021-07-09 14:24Eastmount的博客 分类（Classification）属于有监督学习（Supervised Learning）中的一类，它是数据挖掘、机器学习和数据科学中一个重要的研究领域。分类模型类似于人类学习的方式，通过对历史数据或训练集的学习得到一个目标函数，...
- 2023-02-13 09:28回答 2 已采纳 请看👉 ：RapidMiner介绍与实践（一）决策树
- 2022-11-11 15:16回答 1 已采纳 参考： 使用svm对手写体数字图片进行分类_Walt_像道光的博客-CSDN博客 import pandas as pdfrom sklea
- 2023-03-30 10:52回答 3 已采纳 是的，支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种二分类模型，其决策边界是一个超平面，而超平面的维度是数据特征空间的维度。因此，当数据特征向量的维度大于2时，我们无法直接在
- 2019-03-21 18:39用心把天空锁住的博客 从 SVM的那几张图可以看出来，SVM是一种典型的两类分类器，即它只回答属于正类还是负类的问题。而现实中要解决的问题，往往是多类的问题（少部分例外，例如垃圾邮件过滤，就只需要确定“是”还是“不是”垃圾邮件）...
- 2021-03-31 10:46回答 3 已采纳 使用lstm网络进行序列预测
- 2022-05-19 10:12
人工智能导论模型与算法书的课后题实在不会好商量支持向量机机器学习svm 分类边界错误率分离边界发生变化实现，考虑一个在二维特征空间中的二类分析问题，训练集包含八个样本其在二维空间中的分布如图
人工智能
机器学习
回答 1 已采纳 理解支持向量，bargin的含义就行，支持向量机的分类超平面只和支持向量样本有关 - 2022-03-25 16:51回答 4 已采纳 LSSVM主要做分类的一个封装方法，类似于神经网络中的newff。只需要将其对应的训练集和训练标签，测试集和测试集标签放进去调用就可以了。作图出来的效果就是真实值与预测值之间的效果。
- 2020-12-19 11:17weixin_39833270的博客 在数据挖掘的分类任务中，目前针对高维不平衡数据的分类方法都是先解决高维问题或者不平衡问题，再解决另外一个问题，并没有考虑高维特性对不平衡数据分类带来的新问题和不平衡特性对高维数据分类造成的影响。...
- 2022-02-05 22:20回答 1 已采纳 第一个问题： 根据soft voting和hard voting的定义来看，soft是将所有模型预测样本为某一类别的概率的平均值作为标准，概率最高的对应的类型为最终的预测结果；而hard
- 2021-10-31 14:20Holy姜姜的博客 【机器学习】SVM实例——对glass数据集进行分类处理一、SVM是什么？1.线性可分2.最大间隔超平面3.支持向量4.SVM最优化问题5.具体求解步骤步骤1：构造拉格朗日函数步骤2：利用强对偶转换步骤3：SMO算法求解步骤4：...
- 2019-09-20 18:54CtrlZ1的博客 分类 二分类： from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.svm import SVC import mglearn.datasets import matplotlib.pyplot as plt #forge数据集是一个二维二分类数据集 X,y=mglearn...
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