[SVM] 第42页

18.支持向量机（SVM）的介绍

主要内容支持向量机（SVM）的概念支持向量机的分类SVM算法原理和过程一、支持向量机（SVM）的概念支持向量机主要用于分类问题的处理，是一款强大的分类模型，被很多人认为是最优秀的有监督机器的学习模型，甚至被称为

WuJiaYFN·2023-01-18 21:36

机器学习之SVM支持向量机实例

SVM支持向量机实例代码：importsysdefaultencoding='utf-8'importnumpyasnpfromscipyimportioasspiofrommatplotlibimportpyplotaspltfromsklearnimportsvmdefSVM

南蓬幽·2023-01-18 21:36

支持向量机（SVM）分类

一、函数说明sklearn.svm模块提供了很多模型，它是基于libsvm实现的。

法萌·2023-01-18 21:36

SVM --- 支持向量机

一、SVM概述在机器学习领域中，SVM（支持向量机）是一种可用于分类和回归任务监督学习算法，在实践中，它的主要应用场景是分类。

__静禅__·2023-01-18 21:05

机器学习 -- 支持向量机SVM（Ⅰ SVM简介）

一.算法概述支持向量机（SVM）是用来解决分类问题的。作为数据挖掘领域中一项非常重要的任务，分类目前在商业上应用最多。

m0_38056893·2023-01-18 21:35

【机器学习之支持向量机SVM】

文章目录前言一、思路切入点（带着这几个问题去了解SVM）二、初步认识SVM1.svm是什么？能做什么？

不见山_·2023-01-18 21:05

传统机器学习算法

目录1、LR2、SVM3、决策树和随机森林4、GBDT5、XGB1、LR（1）原理：逻辑回归是线性回归的推广，通过逻辑函数将预测映射到0-1的区间，预测值可视为某一类别的概率。

码一码码码·2023-01-18 20:01

模式识别与机器学习基本思想讲解

对我们这些搞模式识别的人来讲，很难一下子把思维模式从模式识别切换到机器学习，从算法流程角度讲：1）模式识别是先人为定义辨识度高的特征，再使用算法对特征进行提取，最终使用一个BP神经网络或SVM进行分类。

renlei8563·2023-01-18 20:00

基于机器学习算法svm、xgb、lgb的购房贷款违约预测实战

1.1实验题目：购房贷款违约预测任务：使用机器学习相关知识完成购房贷款违约预测，给定特征字段，输出是否会发生逾期的预测。1.2实验要求1.2题目背景随着世界经济的蓬勃发展和中国改革开放的逐渐深入，无论是企业的发展还是从人们消费观念的转变，贷款已经成为企业和个人解决经济问题的一种重要方式。随着银行各种贷款业务的推出和人们日益膨胀的需求，不良贷款也就是贷款违约的概率也随之激增。为了避免贷款违约，银行等

数学是算法的灵魂·2023-01-18 20:59

网格搜索法

然后将各组合用于SVM训练，并使用交叉验证对表现进行评估。

xiachong27·2023-01-18 20:19

机器学习调参神器--网格搜索

fromsklearn.svmimportSVCf

拟禾·2023-01-18 20:18

网格搜索法（GS）1--遍历寻找最佳参数

网格搜索法1--遍历csv文件下载网格搜索法通俗理解搜索法1代码csv文件下载CSV（indian_pines.csv）文件在本人博客另外连接可自由下载，怎么生成的这个文件在SVM那篇文章写了网格搜索法网格搜索法是指定参数值的一种穷举搜索方法

爱吃菠萝的天天·2023-01-18 20:13

m基于多核学习支持向量机MKLSVM的数据预测分类算法matlab仿真

目录1.算法描述2.仿真效果预览3.MATLAB核心程序4.完整MATLAB1.算法描述20世纪60年代Vapnik等人提出了统计学习理论。基于该理论,于90年代给出了一种新的学习方法——支持向量机。该方法显著优点为根据结构风险最小化归纳准则,有效地避免了过学习、维数灾难和局部极小等传统机器学习中存在的弊端,且在小样本情况下仍然具有良好的泛化能力,从而该算法受到了广泛的关注。但是,随着支持向量机的

我爱C编程·2023-01-18 18:37

基于数据预处理和pso-svm风功率预测聚类

基于数据预处理和pso-svm风功率预测聚类1、采用dbcan算法对风功率异常数据进行提取，并采用kmesns算法对处理后的数据聚类，仿真实验设置了三类。

「已注销」·2023-01-18 18:00

spark ml 3.2.0实现SVM,LogisticRegression示例（Java版本）

完整项目入口packagecom.jwolf.bigdata;importorg.apache.spark.ml.Pipeline;importorg.apache.spark.ml.PipelineModel;importorg.apache.spark.ml.PipelineStage;importorg.apache.spark.ml.classification.LinearSVC;imp

jwolf2·2023-01-18 17:36

【4 - 降维算法PCA和SVD - 案例部分】菜菜sklearn机器学习

sklearn中的数据预处理和特征工程第四期：sklearn中的降维算法PCA和SVD第五期：sklearn中的逻辑回归第六期：sklearn中的聚类算法K-Means第七期：sklearn中的支持向量机SVM

如何原谅奋力过但无声·2023-01-18 15:37

【4 - 降维算法PCA和SVD - 原理部分】菜菜sklearn机器学习

sklearn中的数据预处理和特征工程第四期：sklearn中的降维算法PCA和SVD第五期：sklearn中的逻辑回归第六期：sklearn中的聚类算法K-Means第七期：sklearn中的支持向量机SVM

如何原谅奋力过但无声·2023-01-18 15:36

透彻理解高斯核函数背后的哲学思想与数学思想

仅仅计算测试数据与支持向量的点积，支持向量由SVM优化算法选择的特殊数据点。在此，作一个类比如下：一个人看过湖泊，河流，溪流，浅滩等，但从未见过大海。你怎么向这个人解释大海是什么？

喜欢打酱油的老鸟·2023-01-18 13:55

AI虚拟点读机--详细注释解析恩培作品7

如下所示项目用python实现，调用opencv等库，使用SVM对字体进行分类，由以下步骤组成：1、使用OpenCV读取摄像头视频流；2、mediapipe手势识别定位手部位置；3、使用Paddledetection

清华江同学·2023-01-18 13:54

毛笔字识别--详细注释解析恩培作品6

如下所示项目用python实现，调用opencv等库，使用SVM对字体进行分类，由以下步骤组成：1、使用OpenCV读取摄像头视频流；2、传统CV操作提取毛笔字；3、使用SVM对字体进行分类。

清华江同学·2023-01-18 13:52

深度学习物体检测实战算法1——目标检测简介

RCNN算法解决目标检测(多个目标)的问题：Overfeat模型RCNN算法步骤简介1.选择性搜索2.特征向量训练分类器SVM3.非最大值抑制(N

123梦野·2023-01-18 12:31

RCNN算法理论

目录一.简介二.算法流程1.建议框（RegionProposal）的确定2.CNN模型提取特征--预训练和微调(1).CNN模型预训练(2).CNN模型微调3.SVM分类训练扩展：为什么要用SVM分类，

Acewh·2023-01-18 11:25

CIFAR-10 SVM方法

CIFAR-10SVM方法notebook代码#importpackageimportnumpyasnpimportpickleimportmatplotlib.pyplotasplt#loadtrainandtestdata

sakurasakura1996·2023-01-18 09:32

【搜索/推荐排序】FM，FFM，AFM,PNN,DeepFM:进行CTR和CVR预估

文章目录1.FM1.1代码-是否点击预测效果和参数量级1.3和其他模型的比较SVMMF2.FFMone-hot的比较eg训练注意事项效果和参数量级实现3.AFM4.FNN/PNN4.1FNN4.2PNN5

叶落叶子·2023-01-17 22:09

SVM学习——Python代码分析实现

fromnumpyimport*defloadDataSet(filename):#读取数据dataMat=[]labelMat=[]fr=open(filename)forlineinfr.readlines():lineArr=line.strip().split('')dataMat.append([float(lineArr[0]),float(lineArr[1])])labelMat.

斐硕人·2023-01-17 21:51

【CV-Learning】线性分类器（SVM基础）

数据集介绍（本文所用）CIFAR10数据集包含5w张训练样本、1w张测试样本，分为飞机、汽车、鸟、猫、鹿、狗、蛙、马、船、卡车十个类别，图像均为彩色图像，其大小为32*32。图像类型（像素表示）二进制（0/1）灰度图像一个像素由一个比特（Byte）表示，取值为0-255。颜色程度：黑（0）---->----->---->白（255）彩色图像一张图像有红、绿、蓝三个深度，即三个通道。每个通道的一个像

小梁要努力哟·2023-01-17 17:08

2.1.SVM线性分类器

函数1.1.3.np.random.randn(）正态分布随机数函数1.2.最优化损失函数1.2.1.寻找更好的W的方法1.2.2梯度下降1.2.2.1.数值梯度1.2.2.2.实际应用中的梯度下降2.SVM

Cc1924·2023-01-17 17:08

python线性加权回归_第二十一章 regression算法——线性回归&局部加权回归算法（上）...

顾名思义，分类算法用于离散型分布预测，如KNN、决策树、朴素贝叶斯、adaboost、SVM、Logistic回归都是分类算法；回归算法用于连续型分布预测，针对的是数值型的样本，使用回归，可以在给定输入的时候预测出一个数值

高晖云·2023-01-17 16:20

神经网络（ANN）

零、为什么要引入神经网络回想SVM从线性可分情况，转到非线性可分时，引入了核函数，将样本空间映射到高维线性可分空间。

你看起来很好吃·2023-01-17 16:45

Sklearn——保存模型参数(pickle&joblib)

fromsklearnimportsvmfromsklearnimportdatasetsir

程旭员·2023-01-17 16:45

sklearn模型保存

fromsklearnimportsvmfromsklearnimportdatasetsimportpickle#保存模块clf=svm.SVC()iris=datasets.load_iris()x

梦码城·2023-01-17 16:13

保存sklearn中模型的两种方法（pickle、joblib)

保存sklearn中模型的两种方法（pickle、joblib）fromsklearnimportsvmfromsklearnimportdatasetsclf=svm.SVC()iris=datasets.load_iris

风兮177·2023-01-17 16:41

sklearn 的模型保存与加载使用

'''训练好了模型之后保存到本地，并重新加载模型用于预测的两种方法'''#方法1:picklefromsklearnimportsvmfromsklearnimportdatasetsimportpickleclf

samll-guo·2023-01-17 16:41

SVM + 决策树 + 提升方法（还有LR、最大熵、）

ROC曲线和AUC曲线ROC(RecieveOperatingCharacteristicCurve),接受者操作特征曲线。横坐标FPR（假阳率）纵坐标TPR（真阳率），绘制在图中，改变阈值，又是一条新曲线。曲线越靠近左上角，效果越好。。。AUC（AreaUndertheCurveofROC)，ROC曲线下面的面积。。、绘制ROC曲线，ROC曲线下面的面积就是AUC的值。。计算ACC准确率。。特征

William张·2023-01-17 12:46

SVM基本原理

1.SVM原理SVM是一种二类分类模型。它的基本模型是在特征空间中寻找间隔最大化的分离超平面的线性分类器。

永胜永胜·2023-01-17 12:06

机器学习-GBDT

它在被提出之初就和SVM一起被认为是泛化能力较强的算法。

TaoTao Li·2023-01-17 09:10

基于svm算法的简单XSS攻击识别模型

学习机器学习已经有段时间了，心里一直在寻思着如何将其运用在安全上，前几天刚好看到兜哥的那篇文章，于是花了两天时间实现了一个简单的基于svm的xss过滤器，这里做一个比较接地气的分享。

weixin_34220963·2023-01-16 22:13

《Web安全之机器学习入门》笔记：第九章 9.3 支持向量机算法SVM 检测XSS攻击

本小节是通过网上搜集的数据使用svm算法识别XSS攻击。

mooyuan天天·2023-01-16 22:12

统计学 | 最大似然估计与EM算法（持续更新）

2.1原理2.2示例参考资料统计计算中的优化问题1.最大似然估计1.1原理统计中许多问题的计算最终都归结为一个最优化问题，典型代表是最大似然估计(MLE)、各种拟似然估计方法、非线性回归、惩罚函数方法（如svm

CZ一星弱火·2023-01-16 21:04

anaconda 4.10.1+tensorFlow 2.5.0+CUDA 11.2.2_461.33 - cudnn 11.3 -傻瓜教程

由于有的软件需要所以打个包放在这里:https://pan.baidu.com/s/1ZhtXlvZvXn7SVMbCVoICwA提取码:g2xy1.Anaconda安装下载地址：https://docs.anaconda.com

九流下半·2023-01-16 20:27

深度学习R-CNN网络基础

目录1Overfeat模型2RCNN模型2.1算法流程2.1.1候选区域生成2.1.2CNN网络提取特征2.1.3目标分类（SVM）2.1.4目标定位2.1.5预测过程2.2算法总结3FastRCNN模型

赵广陆·2023-01-16 14:30

机器学习实战学习记录（6-7章）

参考：机器学习实战PeterHarrington(11条消息)机器学习实战教程(13篇)_chenyanlong_v的博客-CSDN博客_机器学习实战六、支持向量机（SVM）：每一个可能把数据集正确分开的方向都有一个最优决策面

我的宠物不是小马·2023-01-16 12:17

matlab梯度下降法_svm与梯度下降法

先了解一下最简单的线性svm向量机，个人认为从hingeloss的角度来解释线性svm比使用几何意义来说更加简单快速并且扩展性更好。

weixin_39600885·2023-01-16 12:17

SVM损失函数和softmax损失函数

对于线性模型，包括神经网络，损失函数是衡量模型输出和真实值的标准。在训练过程中，损失函数越小，表明我们的模型在训练集上越好的拟合数据。在优化模型的过程中，我们一般会采用一些优化方法，如梯度下降法，去最小化损失函数。而损失函数一般是数据和模型参数的函数，即Li=f(Xi,W)L_i=f(X_i,W)Li=f(Xi,W),这里的iii表示某一个样本的损失函数，Xi=(xi,yi)X_i=(\bm{

王亦傲·2023-01-16 12:17

【深度学习与计算机视觉】3、最优化与梯度下降

三、最优化与梯度下降上一节深度学习与计算机视觉系列(3)_线性SVM与SoftMax分类器中提到两个对图像识别至关重要的概念：用于把原始像素信息映射到不同类别得分的得分函数/scorefunction用于评估参数

呆呆的猫·2023-01-16 12:46

通过SVM和Softmax求损失值

刚刚接触深度学习，简单的笔记，截图均来自51CTO，供自己简单梳理思路。超参数和交叉验证将训练集标号为1、2、3、4、5，每次都在这五个中选取一个作为验证集，能够有效防止某一数据集和训练集恰好。。训练集验证集1、2、3、451、5、3、421、2、5、431、2、3、545、2、3、41得分函数x=[32*32*3]=3072输入的这个小猫有3072个像素点，可以把x转换成3072*1的矩阵，如果

cccqx·2023-01-16 12:45

机器学习（4）-理解SVM的损失函数和梯度表达式的实现+编程总结

1.对于SVM这里总结下代码实现SVM的两种代码实现（for循环和矩阵操作）首先看看SVM的损失函数，梯度函数损失函数最终形式：L=(1/N)∑iLi+λR(W)其中：R(W)=∑k∑s(Wk,s)2Li

DX_ByYourself·2023-01-16 12:14

第三周【任务1】学习损失函数(svm多分类损失函数与softmax）

7损失函数一、学习内容第三讲损失函数部分，主要介绍了svm多分类损失函数与softmax函数，以例子详细说明如何使用他们来做完成图像分类任务。

Sagacity_1125·2023-01-16 12:14

【cs231n】损失函数SVM、softmax及梯度下降优化

本专栏的文章是我学习斯坦福cs231n课程的笔记和理解,同时也欢迎大家可以访问我的个人博客，查看本篇文章文章目录损失函数支持向量机SVM正则化常用的正则化函数多项逻辑斯蒂回归（softmax）优化梯度下降计算梯度数值梯度解析梯度梯度下降过程小批量随机下降参考资料损失函数如何确定

zhaoylai·2023-01-16 12:44

Pytorch：图卷积神经网络-半监督学习实现，对比SVM, LP

Pytorch:图卷积神经网络-半监督网路实践-对比SVM,LPCopyright:JingminWei,PatternRecognitionandIntelligentSystem,SchoolofArtificialandIntelligence

宅家的小魏·2023-01-16 11:25

推荐频道

[SVM]