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实验四 SVM实验（模式识别与机器学习）

目录实验1：线性SVM分类实验实验2：具有高斯核的SVM实验3：交叉验证实验1：线性SVM分类实验实验步骤：载入数据、可视化数据、完成线性SVM的训练，画出决策边界；改变C的值，观察决策边界如何变化要求

Jin、焯·2023-01-03 13:30

【机器学习】模型怎么优化？怎么评估模型好坏？(面试回答)

（1）优化角度对于机器学习模型，从数据、模型、损失函数、优化方法、训练方法、集成学习角度出发数据：数据预处理、数据增广模型：选取合适的模型(如分类的模型就有SVM、XGB、RF等等)；在模型中使用正则化

Better Bench·2023-01-03 12:05

分类预测 | MATLAB实现PSO-SVM粒子群算法优化支持向量机多特征分类预测

分类预测|MATLAB实现PSO-SVM粒子群算法优化支持向量机多特征分类预测目录分类预测|MATLAB实现PSO-SVM粒子群算法优化支持向量机多特征分类预测分类效果基本介绍程序设计参考资料分类效果基本介绍

机器学习之心·2023-01-03 12:29

SVM核函数概述

特征空间的隐式映射：核函数咱们首先给出核函数的来头：在上文中，我们已经了解到了SVM处理线性可分的情况，而对于非线性的情况，SVM的处理方法是选择一个核函数κ(⋅,⋅)，通过将数据映射到高维空间，来解决在原始空间中线性不可分的问题

奔跑的乌班·2023-01-03 11:56

ML常用资料链接

常用资料链接1.1000题BAT机器学习面试1000题系列（第1~305题）_结构之法算法之道-CSDN博客2.EM算法详解EM-最大期望算法|D.W'sNotes-MachineLearning3.SVM

waeceo·2023-01-03 11:49

人脸、微笑、口罩识别

Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中，尤其在行人检测中获得了极大的成功。需要提醒的是，HOG+SVM进行行人检测的方法是法国研究人员Dalal在

呔！狗贼·2023-01-03 11:39

《Patch SVDD: Patch-level SVDDfor Anomaly Detection and Segmentation》论文阅读笔记

作者：JihunYi[0000−0001−5762−6643]andSungrohYoon出自：ACCV2020Introduction：单类支持向量机（OC－SVM）支持向量数据描述（SVDD）是一种用于异常检测的长期算法

m0_46314815胡说养的猪·2023-01-03 11:57

【Mac安装基础数学运算包】

安装基础数学运算包前言快速安装Python及科学计算工具包安装Python3.10添加环境变量科学计算工具包cvxopt凸优化(convexoptimization)PythonAutomationTest科学计算包SVM

flyweight_visitor·2023-01-03 10:00

01.个人项目难点汇总1 定制动态卡片切换轮播图

最终效果01.画黑色盒子SVM任何时候，无论你面临着生命的何等困惑，抑或经受着多少挫折，无论道路如何的艰难，无论希望变得如何渺茫，请你不要绝望，再试一次，成功一定属于你!

杨苏西·2023-01-03 10:29

机器学习笔记六：sklearn四种异常检测算法比较以及实现异常点检测

一、异常检测算法介绍sklearn.svm.OneClassSVM：对异常值敏感，因此对于异常值检测效果不佳。

耐心的小黑·2023-01-03 09:33

支持向量机SVM总结

1什么是SVM？SVM是SupportVectorMachine的简称，它的中文名为支持向量机，属于一种有监督的机器学习算法，可用于离散因变量的分类和连续因变量的预测。

浪里个郎aa·2023-01-03 08:46

SVM总结（转）

支持向量机看了JULY君的博客和文档后，个人对SVM的理解和总结，欢迎交流和指正。其理论部分可以查看下面文档链接，通俗易懂。

段子手实习生·2023-01-03 08:44

HOG+SVM总结

纠结了快20天的东西，今天终于有了一个好的结果，利用hog+svm进行行人检测。纠结过很多地方，不过现在终于理通了，写下总结实为发泄！言归正传，实验所用行人库：INRIAPerson。

小新兵·2023-01-03 08:44

机器学习之：SVM总结

SVM(SupportVectorMachine即支持向量机)是一种有监督的学习方法，主要通过小样本数据的学习，其后进行分类和预测。类似的根据样本进行学习的方法还有决策树归纳算法等。

手书阿水·2023-01-03 08:14

linux qt上运行svm总结

今天终于成果在linux上使用svm实现了分类。

浅唱qc·2023-01-03 08:44

linux 上运行svm总结

之前使用linux做svm分类，显示出只有一个类别的警告，解决方法：将data数据由原来的double类型改为float类型即可，目前还未找到原因，两者都是使用%f输出，按照百度的说法，double类型是双精度浮点型

浅唱qc·2023-01-03 08:44

SVM总结

SVMSVMSVM模型想要找到一个最鲁棒（即某些点更难划分之后结果仍然不变）的超平面来划分两类样本，当训练样本线性可分时，通过硬间隔最大化找到线性可分支持向量机；当训练样本近似线性可分时，通过软间隔最大化可以找到线性支持向量机

_森罗万象·2023-01-03 08:03

tensorflow2 目标检测_TensorFlow2学习二十、FasterRCNN+InceptionResNetV2目标检测

目标可以有以下几种方式：基于特征的目标检测ViolaJones目标检测基于HOG特征的SVM分类深度学习一些目标检测应用场景DeepFace:Facebook用来人脸识别Googlefacialrecognitionsystem

weixin_39997089·2023-01-03 07:44

机器学习算法--python--sklearn--后续神经网络

机器学习算法1概念机器学习算法分类：监督学习、无监督学习、强化学习基本的机器学习算法：线性回归、支持向量机(SVM)、最近邻居(KNN)、逻辑回归、决策树、k平均、随机森林、朴素贝叶斯、降维、梯度增强公式

William Cai·2023-01-02 12:10

算法笔记（10）支持向量机SVM及Python代码实现

SVM算法的核函数功能：将数据投射到高维空间。SVM算法常用核函数：线性核函数LINEAR、高斯径向基核函数RBF、多项式核函数POLY、神经元的非线性作用核函数

编程研究坊·2023-01-02 12:07

AutoML-第五章-Hyperopt-Sklearn

我们使用Hyperopt定义一个搜索空间，其中包含许多标准组件（例如SVM，RF，KNN，PCA，TFIDF）以及将它们组合在一起的常见模式。我

天才少年Melody·2023-01-02 12:05

逻辑回归-sklearn

2.sklearn中的逻辑回归（1）逻辑回归分类器（又叫logit回归，最大熵分类器）（2）带交叉验证的逻辑回归分类器（3）利用梯度下降求解的线性分类器（SVM，逻辑回归等等）3.linear_model.LogisticRegression

要努力啊啊啊·2023-01-02 12:04

LibLinear（SVM包）使用说明之（一）README

LibLinear（SVM包）使用说明之（一）[email protected]://blog.csdn.net/zouxy09本文主要是翻译liblinear-1.93版本的README

小新识图·2023-01-02 10:25

【Opencv小项目 1】Opencv实现简单颜色识别

HSVModelH表示Hue颜色；S表示Saturation饱和

「已注销」·2023-01-02 09:21

RCNN、Fast-RCNN、Faster-RCNN网络详解

RCNNRCNN算法流程：1.一张图片生成1k~2k个候选区域(使用SelectiveSearch方法)；2.对每个候选区域，使用深度网络(即图片分类网络)提取特征；3.特征送入每一类的SVM分类器，判别是否属于该类

STATEABC·2023-01-02 07:07

用scikit－learn 训练SVM的例子, clf.fit() clf.predict() 的作用

importnumpyasnpX=np.array([[-1,-1],[-2,-1],[1,1],[2,1]])＃数据特征y=np.array([1,1,2,2])＃数据对应的标签fromsklearn.svmimportSVC

彼岸阳光·2023-01-01 15:50

关于Python Sklearn SVM 为什么运行很慢得到结果的原因

原因由于SVM是需要不断的寻找可以最优区分开数据之间的超平面直到计算出的结果收敛为止，但由于数据的变化，例如区分高矮的准则是，超过180cm就是高，否则就不是的这种，当你给出身高的数据时，数据间具有明显的线性关系时

HuoXiLi·2023-01-01 15:17

python运行速度比较快_使SVM在python中运行速度更快

在python中使用svm的代码：fromsklearnimportdatasetsfromsklearn.multiclassimportOneVsRestClassifierfromsklearn.svmimportSVCiris

weixin_39914825·2023-01-01 15:16

机器学习sklearn利用GridSearchCV进行超参数优化后的SVM分类

#-*-coding:utf-8-*-'''SVM分类:最优超参数GridSearchCV优化后的SVM分类'''importnumpyasnpimportsklearn.model_selectionasmsimportsklearn.svmassvmimportsklearn.metricsassmimportmatplotlib.pyplotasplt

煲饭酱·2023-01-01 15:16

matlab2018b中svm无法运行,关于matlab2018a版本错误使用 svmclassify 分类器

当我们照常使用分类器函数svmclassify时，2018版的matlab会报出以下错误：解决办法：1，下载libsvm(一般下载最新版本就ok了)包，并将其添加至matlab的toolbox文件里。

zLiM5·2023-01-01 15:46

SKLearn中SVM参数自动选择的最简单示例（使用GridSearchCV）

大家都知道，SVM如果在调参比较好的情况下，可以达到很好的分类效果，不过SVM也确实参数比较多，例如在这里介绍的：https://blog.csdn.net/xiaodongxiexie/article

蛐蛐蛐·2023-01-01 15:14

svm_SVC_使用GridSearchCV_癌症数据

#scikit-learn中datasets自带的医学癌症数据#使用默认的高斯函数，使用GridSearchCV来自动选择参数gamma，可以得到在超参数调优器的使用下，得到的最优模型评分fromsklearnimportdatasetsdatas=datasets.load_breast_cancer()print(datas)运行结果：{'DESCR':'BreastCancerWiscons

WJWFighting·2023-01-01 15:13

Sklearn GridSearchCV跑SVM很慢或卡死解决办法，SVM线性核函数卡死

今天跑人工智能SVM实验，想试一下线性核函数，结果卡死了，很久也不出结果，但之前使用高斯核函数是没问题的。历经千辛万苦终于找到了原因，记录一下，希望对后人有帮助。

JiangHao Lan·2023-01-01 15:43

目标检测中的Anchor是什么

最简单的方法就是使用不同大小、不同长宽比的候选框在图像滑动，然后提取候选框内的特征（比如Harr,LBP,Hog特征等），然后使用SVM分类器进行判断是否存在人脸。

南妮儿·2023-01-01 14:00

机器学习基本算法思想和步骤

文章目录一、EM算法二、线性回归公式三、K-means算法四、正则化五、boosting和bagging六、深度学习的定义，特征七、生成式和判别式模型八、SVM九、SVM概念十、BP神经网络十一、决策树十二

两面包+芝士·2023-01-01 14:26

机器学习算法的过程

一、任务分析1.引言基于SVM的尿沉渣红、白细胞识别：任务：识别尿沉淀物中的红细胞和白细胞；下图是标注过的训练样本，左边是白细胞，右边是红细胞；2.对数据要有认知在这个任务中，当我们拿到数据之后，构建机器学习算法的第一步

郑师傅炒板栗·2023-01-01 14:19

机器学习项目-音乐系统推荐系统-音乐分类-Pydub-python_speech_featrures MFCC-SVM

文章目录1.项目说明2.代码2.1代码结构2.2feature2.3svm2.4acc2.5class_demo2.6features_main2.7svm_main3.相关资料1.项目说明声音处理接口属性

HJZ11·2023-01-01 13:59

吴恩达《机器学习》课程笔记

1.监督学习：回归（regression）问题：线性回归分类（classfication）问题：logistic回归，神经网络，SVM2.无监督学习：聚类（cluster）问题：k-means降维问题：

遠坂凜·2023-01-01 13:16

对Fast R-CNN指出Spp-net不能fine tune的一些理解

fine-tune全连接层前面的卷积层网络，百思不得其解，以下是我继续阅读论文后的一些看法：无论是在RCNN还是SPP-net中，都是将经过proposal区域框出来的ROI直接处理，无论是直接过svm

hututufandou·2023-01-01 12:25

SVM之非线性分类

SVM的英文叫SupportVectorMachine，中文名为支持向量机。它是常见的一种分类方法，在机器学习中，SVM是有监督的学习模型。什么是有监督的学习模型呢？

vigor_lee·2023-01-01 08:47

线性分类知识记录

文章目录3.1概述3.2基础知识3.3感知机3.4线性鉴别分析3.5logistic模型3.6其他方法：最小距离分类、最小均方误差方法、线性SVM3.1概述在向量空间中根据数据的特征向量和类别标签构造线性分类模型

◝(⑅•ᴗ•⑅)◜..°♡·2023-01-01 08:16

LR推导及与SVM的区别

传送门：简书-传送门1、逻辑斯谛分布介绍逻辑斯谛回归模型之前，首先看一个并不常见的概率分布，即逻辑斯谛分布。设X是连续随机变量，X服从逻辑斯谛分布是指X具有如下的累积分布函数和概率密度函数：式中，μ为位置参数，γ>0为形状参数。逻辑斯谛的分布的密度函数f(x)和分布函数F(x)的图形如下图所示。其中分布函数属于逻辑斯谛函数，其图形为一条S形曲线。该曲线以点(μ,1／2)为中心对称，即满足：曲线在中

jiachen0212·2023-01-01 00:45

支持向量机（SVM）公式推导

这里，感觉用纯文字不能很好的表达推导的过程，我把自己学习这部分时觉得讲的比较好的一位老师推荐给大家，（都是纯手工板书推导）一共有好几节内容，看完相信你会对支持向量机及其推导过程有一定的认识，链接如下：支持向量机视频—大海老师

秃头小苏·2022-12-31 20:46

SVM 公式推导

1、SVM思想（1）SVM算法的依据就是分类器B的分类间隔比分类器C的分类间隔大。这里涉及到第一个SVM独有的概念”分类间隔”。

小智rando·2022-12-31 20:46

机器学习系列（1）SVM的公式推导

一SVM的推导过程与其本身同

是魏小白吗·2022-12-31 20:45

词向量Word2vec的本质

2、词嵌入（词向量）在数学中，我们学过映射的概念，即f(x)—>y，在一些数学模型如SVM分类器、神经网络只接收数值型输入，我们就需要把词语转换成数值形式，或者说嵌入到一个数学空间里，这种嵌入方式就叫词嵌入

GK0125·2022-12-31 19:51

libsvm安装_基于python（pycharm）的libsvm遥感影像分类（一）安装

libsvm是一个比较好用的svm分类器的软件包，用作遥感图像的分类问题一般都是用matlab版的，但是我用python比较多，所以整理一下python下的libsvm处理遥感影像的分类问题。

weixin_39620065·2022-12-31 17:55

python,sklearn,svm,遥感数据分类,代码实例

@python,sklearn,svm,遥感数据分类,代码实例python_sklearn_svm遥感数据分类代码实例（1）svm原理简述支持向量机（SupportVectorMachine，即SVM）

huhu_yzz·2022-12-31 17:54

Pytorch：线性自编码网络降维(对比PCA)

Pytorch:图像自编码器-线性自编码网络降维与SVM,PCA降维与SVMCopyright:JingminWei,PatternRecognitionandIntelligentSystem,SchoolofArtificialandIntelligence

宅家的小魏·2022-12-31 17:48

人脸识别系统设计 -- 基于J2判据和FLDA的多分类器的人脸识别系统设计论文报告（二）

目录2特征提取算法2.1基于欧氏距离J2判据2.2FLDA3分类器算法3.1SVM3.1.1线性支持向量机分类器3.1.2非线性支持向量机分类器3.1.3SVM性能改进3.2其他分类器3.2.1随机森林

对不起，我还只是小孩·2022-12-31 17:45

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