Machine learning 在有监督的学习中有没有光栅法？
SVM或ANN方法执行曲面搜索，以最佳方式分离数据点。此曲面以向量或参数形式返回。是否存在返回空间位图的方法，其中每个体素包含一个数值，该数值定义了位于该体素内的所有点的类？Machine learning 在有监督的学习中有没有光栅法？,machine-learning,classification,supervised-learning,Machine Learning,Classification,Supervised Learning,SVM或ANN方法执行曲面搜索，以最佳方式分离数据点。此曲面以向量或参数形式返回。是否存在返回空间位图的方法，其中每个体素包含一个数值，该数值定义了位于该体素内的所有点的类？ 由于我在机器学习方面相对较新，所以我不能确定这是不是以前没有做过，或者有一些原因使这种方法对实际数据毫无价值。我在使用自适应网格时尝试了这种方法。下面的图像是通过RBF表示每个数据点并计算所有这些RBF对每个体素的影响而获得的 你可能想在论坛上问这个问题，这类问题可能会在这里得到答案，但在许多情况下过于宽泛或过于基于观点
由于我在机器学习方面相对较新，所以我不能确定这是不是以前没有做过，或者有一些原因使这种方法对实际数据毫无价值。我在使用自适应网格时尝试了这种方法。下面的图像是通过RBF表示每个数据点并计算所有这些RBF对每个体素的影响而获得的
你可能想在论坛上问这个问题，这类问题可能会在这里得到答案，但在许多情况下过于宽泛或过于基于观点。如果您想实现上述方法，但遇到问题，请随时再次询问。@Loebl感谢您的建议。我应该为此添加[forum]标签吗？在这一点上，我想知道是否有任何尝试在光栅方法。或者是因为某些原因，使得这种方法对真实数据毫无意义（例如，计算资源的指数增长以及维数的增加需要一个自适应的网格和复杂的算法来处理）。我认为标签是针对关于开发论坛框架的问题，不是指开放式讨论类型的问题，而是关于机器学习的问题