好吧,我的问题就是标题里那样的,怎么用支持向量机来进行预测???!!!!只知道, 我要进行预测, 也知道支持向量机可以进行预测, 但是, 怎么做??我说的预测是可以通过java编程做出一个系统，可以读取给定的数据，并给出预测结果。数据是随时间变化的数值型数据，像是房价啊，股价啊什么的，想要的预测结果呢也是数值型的，比如未来1天或10天的数据。现在知道了有weka，有smileminer，这两个库可以实现机器学习中的各类算法，但是，怎么用？看smileminer的实例，SVM是用来分类的，那怎么做数值型的预测？还是说有别的什么工具可以用？好吧，我一点统计学的基础都没有。怎么开始？？

我把对象数据按排序后分1,0 两类比例按一个百分比然后发现训练集百分比低至0.3就会全部选0,反则0.6以上就全部选1请问为什么呢

下面这段关于SVM的总结，摘自“zouxy09”的一篇博文：“机器学习算法与Python实践之（三）支持向量机（SVM）进阶”“支持向量机的基本思想可以概括为，首先通过非线性变换将输入空间变换到一个高维的空间，然后在这个新的空间求最优分类面即最大间隔分类面，而这种非线性变换是通过定义适当的内积核函数来实现的。”是否可以这么理解：SVM的非线性映射取决于事先选定的核函数，比如选择RBF核与选择多项式核，所产生的非线性映射是不同的。也就是说，不同的核函数，对应了一种特有的非线性映射。—谢谢每一个认真回答的人！！

目前需要将一个训练好的非线性SVM模型做可视化。设想中的策略是把分类超平面提取出来，然后投射到已经建立好的PCA score plot上 不过我查看了一下文档，似乎e1071和knerlab都没有提供提取超平面的函数。那么如果想提取这个超平面的话，有没有什么手工的方法？

支持向量机为什么要求间隔大于等于1，而不是2或3呢？算法懂了，求最大间距超平面，但为什么默认最小间距是1呢？只是为了计算方便吗

最近在看一些数据挖掘方面的论文，偶然看到一位师兄对支持向量机中常数C的解释：对于常数C，在我之前查到的资料中，是这样写的：“C值较大，表明越不希望看到离群点。”由于自己在数学方面的知识储备并不是很丰富，所以想请教一下各位知友：SVM的常数C，到底应该怎么理解？谢谢大家！！—-大年初一，祝知友们猴年快乐，天天开心。祝知乎在猴年越办越好！！