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小木虫论坛-学术科研互动平台 » 学术交流区 » 论文投稿 » 交流 » 审稿人质疑采用支持向量机进行数据处理的必要性，这个怎么破？
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jack199008

木虫 (正式写手)

[交流] 审稿人质疑采用支持向量机进行数据处理的必要性，这个怎么破？

本人进行数据处理时采用了支持向量机，识别效果不错，写成了论文头到了Structural Control and Health Monitoring。现在收到了审稿人的回复意见，大修改，其中主要意见如下：
Overall, I feel that the need for SVM to separate is not clear. The temperature profile itself is visually separable. There is no need to fit a model or build a classifier. In addition, the simple fit using empirical model could be used to separate the samples. Why do we need a SVM classifier? I feel the contribution is very weak and the paper is not acceptable for possible publication.
这个审稿人觉得没必要使用支持向量机作为分类器，但本人坚持使用支持向量机，有没有虫子遇到过类似的问题，求各位支支招！有模式识别，数据挖掘的大牛支招再好不过啦！
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1楼 2013-07-31 14:05:12
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wswsjz

木虫 (职业作家)
★
jack199008(金币+1): 谢谢参与
Good health
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2楼2013-07-31 14:35:09
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gadfly7

木虫 (著名写手)
★
jack199008(金币+1): 谢谢参与
审稿人给了据稿了，但是编辑大修，说明编辑还是认可的，那就充分论述，最好比较SVM比常规的好在哪里，我觉的还是有可能的。
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19楼2013-07-31 15:49:28
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roaringwind

金虫 (正式写手)
★
jack199008(金币+1): 谢谢参与
数据处理当然有很多种方法，审稿人可能习惯用其他方法。
如果你坚持用SVM，我觉得可以这样做：你把用不用SVM作为分类器的效果作一个对比，单独写成一页文字，作者附件。发给审稿人。
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21楼2013-07-31 15:58:13
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jack199008

木虫 (正式写手)
引用回帖:
19楼: Originally posted by gadfly7 at 2013-07-31 15:49:28
审稿人给了据稿了，但是编辑大修，说明编辑还是认可的，那就充分论述，最好比较SVM比常规的好在哪里，我觉的还是有可能的。


谢谢提供思路
顺便给自己打打气
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22楼2013-07-31 16:42:34
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jack199008

木虫 (正式写手)
引用回帖:
21楼: Originally posted by roaringwind at 2013-07-31 15:58:13
数据处理当然有很多种方法，审稿人可能习惯用其他方法。
如果你坚持用SVM，我觉得可以这样做：你把用不用SVM作为分类器的效果作一个对比，单独写成一页文字，作者附件。发给审稿人。

嗯，这个方法不错
谢谢提醒
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23楼2013-07-31 16:45:05
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sewell

铁杆木虫 (正式写手)
★
小木虫: 金币+0.5, 给个红包，谢谢回帖
要讲清楚为什么很重要！为什么用SVM？而不用其他的方法？他的优点体现在什么地方？是不是最优的？
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24楼2013-07-31 19:05:57
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leexianlang

铜虫 (小有名气)
★
小木虫: 金币+0.5, 给个红包，谢谢回帖
支持向量机一般用来处理大规模数据分类判别，你的数据是否是大规模数据。其实现代算法都是处理大规模数据的，几十几百个数据完全没必要用这些算法，数据量太少无法体现数据处理方法的优越性，数据太少也可能导致判断的失误。不要为写文章而写算法，中国人的算法的文章多是在滥竽充数。

[ 发自手机版 http://muchong.com/3g ]
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25楼2013-07-31 19:22:48
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jack199008

木虫 (正式写手)
引用回帖:
25楼: Originally posted by leexianlang at 2013-07-31 19:22:48
支持向量机一般用来处理大规模数据分类判别，你的数据是否是大规模数据。其实现代算法都是处理大规模数据的，几十几百个数据完全没必要用这些算法，数据量太少无法体现数据处理方法的优越性，数据太少也可能导致判断 ...

试验数据确实只有好几百个，假设这个技术应用到实际，一米有两个数据采集点，海底管道通常上几十公里，一次扫描会有将会有十几万，甚至更多的数据。实际应用中，数据量还是很大的。
构思这篇文章时，确实看了不少的国内关于支持向量机、模式识别的文章。也或多或少的受它们的影响吧。看到一定程度之后，再看国外的文章。确实如您所言，国内好多文章是滥竽充数的。

向大牛敬礼！！
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26楼2013-07-31 19:49:22
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jack199008

木虫 (正式写手)
引用回帖:
24楼: Originally posted by sewell at 2013-07-31 19:05:57
要讲清楚为什么很重要！为什么用SVM？而不用其他的方法？他的优点体现在什么地方？是不是最优的？


多谢大牛指点，渐渐有自己的思路了，希望成功投稿
祝君好运！
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27楼2013-07-31 19:54:03
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zkfzle

铜虫 (小有名气)
★
小木虫: 金币+0.5, 给个红包，谢谢回帖
数据是否无法用常见的诸如线性分类器等进行分类？是否需要用核函数将低位数据映射到高维空间中进行处理？如果能找到类似的使用数据的话，就可以阐述用SVM了。
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28楼2013-07-31 20:04:27
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jack199008

木虫 (正式写手)
引用回帖:
28楼: Originally posted by zkfzle at 2013-07-31 20:04:27
数据是否无法用常见的诸如线性分类器等进行分类？是否需要用核函数将低位数据映射到高维空间中进行处理？如果能找到类似的使用数据的话，就可以阐述用SVM了。

多谢提醒
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29楼2013-07-31 20:41:54
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access6207

银虫 (著名写手)
★
小木虫: 金币+0.5, 给个红包，谢谢回帖
SVM是牛刀，如果问题只是杀鸡，你用牛刀当然不对了
不过估计你论文不怎么样，纯粹套个SVM，这个必须被人毙
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31楼2013-08-01 06:25:24
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风雨无阻c

新虫 (小有名气)
★
小木虫: 金币+0.5, 给个红包，谢谢回帖
请问楼主投的什么杂志呢？
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33楼2013-09-04 14:33:44
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andycoy

木虫 (著名写手)
★
小木虫: 金币+0.5, 给个红包，谢谢回帖
经验模型比智能模型更有意义 前者更具通用性和实用性

[ 发自手机版 http://muchong.com/3g ]
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34楼2013-09-04 14:51:55
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jack199008

木虫 (正式写手)
引用回帖:
33楼: Originally posted by 风雨无阻c at 2013-09-04 14:33:44
请问楼主投的什么杂志呢？

structural control and health monitoring

[ 发自小木虫客户端 ]
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35楼2013-09-04 16:17:58
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jack199008

木虫 (正式写手)
引用回帖:
34楼: Originally posted by andycoy at 2013-09-04 14:51:55
经验模型比智能模型更有意义 前者更具通用性和实用性

多谢点化

[ 发自小木虫客户端 ]
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36楼2013-09-04 16:19:05
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风雨无阻c

新虫 (小有名气)
引用回帖:
35楼: Originally posted by jack199008 at 2013-09-04 16:17:58
structural control and health monitoring
...

投的英文啊
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37楼2013-09-04 20:33:51
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简单回复
huaxiduan3楼
2013-07-31 14:39   回复  
jack199008(金币+1): 谢谢参与
dyz7310134楼
2013-07-31 14:42   回复  
jack199008(金币+1): 谢谢参与
段小飞5楼
2013-07-31 14:44   回复  
jack199008(金币+1): 谢谢参与
davai6楼
2013-07-31 14:48   回复  
jack199008(金币+1): 谢谢参与
xautldhldh7楼
2013-07-31 14:51   回复  
jack199008(金币+1): 谢谢参与
yaoyao1458楼
2013-07-31 14:54   回复  
jack199008(金币+1): 谢谢参与
假大空9楼
2013-07-31 15:12   回复  
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天涯201210楼
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miaojiabing11楼
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lefantian12212楼
2013-07-31 15:21   回复  
jack199008(金币+1): 谢谢参与
奋力拼搏13楼
2013-07-31 15:33   回复  
jack199008(金币+1): 谢谢参与
personalpc14楼
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chenyh71815楼
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98212101216楼
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jack199008(金币+1): 谢谢参与
沧__海17楼
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怕哦哦哦18楼
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