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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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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!
27楼2013-07-31 19:54:03
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personalpc14楼
2013-07-31 15:34   回复  
jack199008(金币+1): 谢谢参与
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