- 支持向量机(Support Vector Machine,SVM)
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支持向量机算法机器学习
支持向量机(SupportVectorMachine,简称SVM)是一种监督学习模型,主要用于分类和回归分析。SVM的基本思想是寻找一个决策边界或超平面,使得两类样本之间的间隔最大化。这个间隔被定义为支持向量到超平面的最短距离,而支持向量就是那些恰好位于间隔边缘上的训练样本点。线性可分情况下的SVM假设我们有一组训练数据(x1,y1),(x2,y2),…,(xn,yn)(x_1,y_1),(x_2
- 支持向量机 (Support Vector Machine, SVM)
数维学长986
支持向量机算法机器学习
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- SVM(支持向量机)原理及数学推导全过程详解
子木呀
支持向量机人工智能分类算法SVM
由于格式问题,为方便阅读,请点击下方链接访问原文点击此处访问原文点击此处访问原文点击此处访问原文点击此处访问原文关于SVM网上已经有很多很多的前辈有过讲解,这两天自己在网上看了看资料,结合前辈们的文章对SVM进行了一个整理,把看的过程中产生的一些问题也进行了解答。本来想着总结得简洁明了又易懂,但SVM本就有严格的数学理论支撑,不像其他机器学习算法是一个黑箱,写完发现要尽量让小白也懂少不了具体的论述
- 【机器学习】支持向量机(SVM)详解:原理与优化
宸码
机器学习模式识别支持向量机机器学习算法人工智能数据挖掘python
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handsomeboysk
支持向量机机器学习人工智能
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智能算法及其模型预测
支持向量机回归算法
【25年新算法】DOA-LSSVM梦境优化算法优化最小二乘支持向量机回归预测,DOA-LSSVM回归预测,多变量输入模型。梦境优化算法(DOA)-2025年3月SCI一区新算法,该算法结合了一个基本的记忆策略,一个遗忘和补充策略,以平衡探索和利用,值得一试!该成果由YifanLang于2025年3月发表在SCI一区Top期刊《ComputerMethodsinAppliedMechanicsand
- 达梦数据库并发场景下,抓取执行久/等待久的慢SQL
泛冬以南
常用技术记录数据库sql
--ss单位是秒select*from(select(SELECTround(SUM(TOTAL_SIZE/1024/1024),2)FROMV$MEM_POOLCwhereC.name='VIRTUALMACHINE'ANDC.CREATOR=A.THRD_IDGROUPBYCREATOR)ASVM_TOTAL_SIZE_BY_M,a.trx_id,a.thrd_id,clnt_ip,c.ROL
- Spark MLlib中的机器学习算法及其应用场景
Java资深爱好者
深度学习推荐算法
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人工智能支持向量机机器学习算法
基本概念1.什么是支持向量机支持向量机是一种二分类模型,在机器学习、计算机视觉、数据挖掘中广泛应用,主要用于解决数据分类问题,它的目的是寻找一个超平面对样本进行分割,分割的原则是间隔最大化(也就是数据集的边缘点到分界点的距离d最大)最终转化成一个凸二次规划问题来求解。通常的SVM用于二元分类问题,对于多元分类问题可将其分解为多个二元分类问题,在进行分类。2.最优分类边界什么才是最优分类边界?什么条
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后端JAVAjava开发语言
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DeepSeek应用稀疏动态架构(SparseDynamicArchitecture)是其大模型技术的核心创新点。大模型稀疏动态架构是一种用于构建大规模人工智能模型的先进架构,整体提高了模型的效率、灵活性和性能。一、发展历程1.早期探索阶段起源基础:20世纪8090年代的早期机器学习主要集中在决策树、SVM、KNN等经典算法,模型规模小,依赖手工特征。之后在2006年GeoffreyHinton提
- 【故障诊断】基于RIME-CNN-SVM霜冰算法优化卷积神经网络结合支持向量机的故障诊断模型(matlab)
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构建一个高效、准确的基于卷积神经网络(CNN)的电力系统故障识别与分类仿真系统,实现对电力系统故障的精准识别与分类。在这一模型中,CNN被用来执行故障数据的特征提取与抽象化处理,随后,这些经过抽象的特征会被传递给SVM模型,由SVM进一步执行分类与回归分析的任务,从而实现对故障类型的精确判定或故障严重程度的准确评估。为了进一步提升模型的泛化能力与预测精度,引入了雾凇算法来精细调整CNN与SVM的各
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金融资产组合模型进化论支持向量机人工智能算法金融python机器学习数学建模
目录0.承前1.解题思路1.1基础概念维度1.2技术实现维度1.3实践应用维度2.核函数实现2.1基础核函数2.2自定义核函数3.特征处理与优化3.1特征工程3.2参数优化4.实践应用策略4.1核函数选择指南4.2性能优化策略5.回答话术0.承前本文通过通俗易懂的方式介绍支持向量机(SVM)如何处理高维和复杂数据集,包括核函数技巧、特征工程和优化方法。如果想更加全面清晰地了解金融资产组合模型进化论
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qq742234984
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机器学习面试笔试知识点-线性回归、逻辑回归LogisticsRegression和支持向量机SVM微信公众号:数学建模与人工智能一、线性回归1.线性回归的假设函数2.线性回归的损失函数(LossFunction)两者区别3.简述岭回归与Lasso回归以及使用场景4.什么场景下用L1、L2正则化5.什么是ElasticNet回归6.ElasticNet回归的使用场景7.线性回归要求因变量服从正态分布
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1,回归(LinearRegression)回归其实就是对已知公式的未知参数进行估计。可以简单的理解为:在给定训练样本点和已知的公式后,对于一个或多个未知参数,机器会自动枚举参数的所有可能取值(对于多个参数要枚举它们的不同组合),直到找到那个最符合样本点分布的参数(或参数组合)。当然,实际运算有一些优化算法,肯定不会去枚举的。注意,回归的前提是公式已知,否则回归无法进行。回归中的公式基本都是数据分
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江河地笑
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赵谨言
论文经验分享毕业设计
标题:基于STM32平台的音频特征提取与歌曲风格智能识别系统内容:1.摘要摘要:本文介绍了一种基于STM32平台的音频特征提取与歌曲风格智能识别系统。该系统通过对音频信号进行特征提取和分析,实现了对歌曲风格的自动识别。在特征提取方面,系统采用了快速傅里叶变换(FFT)和梅尔频率倒谱系数(MFCC)等方法,对音频信号进行了时频域分析和声学特征提取。在歌曲风格识别方面,系统采用了支持向量机(SVM)和
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小蘑菇二号
手把手教你学MATLAB专栏手把手教你学Simulinksimulink
目录基于Simulink的动态响应与稳定性的矩阵变换器建模仿真1.背景介绍1.1项目背景1.2系统描述1.3应用场景2.具体的仿真建模过程2.1系统模型构建2.1.1矩阵变换器主电路模型2.1.2空间矢量调制(SVM)控制器模型2.1.3PI控制器模型2.1.4负载模型2.2连接各模块2.3添加输出电压测量2.4添加输出显示3.仿真设置与运行3.1设置仿真参数3.2运行仿真3.3分析仿真结果4.结
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内容介绍:CentOS7+GitLab搭建博客地址:[http://blog.csdn.net/kevindgk(http://blog.csdn.net/kevindgk)开发文档地址:https://kevindgk.github.io/版权声明:本文为原创文章,未经允许不得转载联系方式:
[email protected]简介GitlabCentOS环境安装过程下载虚拟机下载CentOSVMwa
- VPP/软件架构
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一、源码目录(Directorylayout)二、源码分类(Implemetationtaxonomy)vpp数据平面分为四个不同的层:基础架构层:包括vppinfra,vlib,svm和二进制api库。源码:/src/{vppinfra,vlib,svm,vlibapi,vlibmemory}通用网络协议栈层:vnet。源码:/src/vnet应用程序shell:vpp。源码:/src/vpp日
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Matlab武动乾坤博客之家
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默默科研仔
锂电池寿命预测支持向量机PSO-SVM粒子群优化支持向量机锂电池剩余寿命预测
基于PSO-SVM粒子群优化支持向量机的锂电池剩余寿命预测研究一、引言1.1、研究背景与意义随着科技的迅速发展,锂电池因其高能量密度、长循环寿命等优点,已广泛应用于移动设备、电动汽车等领域。准确预测锂电池的剩余寿命(RUL),不仅有助于提高设备的运行效率和安全性,还能有效降低维护成本,延长设备使用寿命。因此,锂电池剩余寿命预测研究具有重要的理论和实际应用价值。1.2、研究现状目前,锂电池剩余寿命预
- 数据库第八章:存储引擎
琴剑诗酒
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1.简介相当于Linux文件系统,只不过比文件系统强大2、功能了解数据读写数据安全和一致性提高性能热备份自动故障恢复高可用方面支持存储引擎介绍showengines;CSVMRG_MYISAMMyISAMBLACKHOLEPERFORMANCE_SCHEMAMEMORYARCHIVEInnoDBFEDERATED笔试题:常见的存储引擎?InnoDB,MyISAM,MEMORY,CSVMySQL默认
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- 各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。
bozch
.net.net mvc
在.net mvc5中,在执行某一操作的时候,出现了如下错误:
各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。
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如何计算一个对象的大小呢?
 
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- JVM 不稳定参数
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-XX 参数被称为不稳定参数,之所以这么叫是因为此类参数的设置很容易引起JVM 性能上的差异,使JVM 存在极大的不稳定性。当然这是在非合理设置的前提下,如果此类参数设置合理讲大大提高JVM 的性能及稳定性。 可以说“不稳定参数”
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2.思路:将用户的信息保存为cookie
每次用户访问网站,通过filter拦截所有请求,在filter中读取所有的cookie,如果找到了保存登录信息的cookie,那么在cookie中读取登录信息,然后直接
- centos7 安装后失去win7的引导记录
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- Oracle常用的单行函数应用技巧总结
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- Mockito异常测试实例
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package com.bijian.study;
import static org.mockito.Mockito.mock;
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import org.mockito.
- GA与量子恒道统计
Bill_chen
JavaScript浏览器百度Google防火墙
前一阵子,统计**网址时,Google Analytics(GA) 和量子恒道统计(也称量子统计),数据有较大的偏差,仔细找相关资料研究了下,总结如下:
为何GA和量子网站统计(量子统计前身为雅虎统计)结果不同?
首先:没有一种网站统计工具能保证百分之百的准确出现该问题可能有以下几个原因:(1)不同的统计分析系统的算法机制不同;(2)统计代码放置的位置和前后
- 【Linux命令三】Top命令
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Linux的Top命令类似于Windows的任务管理器,可以查看当前系统的运行情况,包括CPU、内存的使用情况等。如下是一个Top命令的执行结果:
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- spring四种依赖注入方式
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平常的java开发中,程序员在某个类中需要依赖其它类的方法,则通常是new一个依赖类再调用类实例的方法,这种开发存在的问题是new的类实例不好统一管理,spring提出了依赖注入的思想,即依赖类不由程序员实例化,而是通过spring容器帮我们new指定实例并且将实例注入到需要该对象的类中。依赖注入的另一种说法是“控制反转”,通俗的理解是:平常我们new一个实例,这个实例的控制权是我
- angular.injector
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描述: 创建一个injector对象, 调用injector对象的方法可以获得angular的service, 或者用来做依赖注入. 使用方法: angular.injector(modules, [strictDi]) 参数详解: Param Type Details mod
- java-同步访问一个数组Integer[10],生产者不断地往数组放入整数1000,数组满时等待;消费者不断地将数组里面的数置零,数组空时等待
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public class PC {
/**
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* 同步访问一个数组Integer[10],生产者不断地往数组放入整数1000,数组满时等待;消费者不断地将数组里面的数置零,数组空时等待。
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- 使用Struts2.2.1配置
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Struts2.2.1 需要如下 jar包: commons-fileupload-1.2.1.jar commons-io-1.3.2.jar commons-logging-1.0.4.jar freemarker-2.3.16.jar javassist-3.7.ga.jar ognl-3.0.jar spring.jar
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- [职业与教育]青春之歌
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34. View the Exhibit and examine the structure of the ORDERS and ORDER_ITEMS tables.
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0、 课堂练习做完
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- weblogic部署项目出现的一些问题(持续补充中……)
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