[SVM]

3分钟掌握支持向量机-机器学习面试必备

简介支持向量机(SupportVectorMachine，SVM)是CorinnaCortes和Vapnik等于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中
喜欢打酱油的老鸟·2022-12-07 15:57

《Web安全之深度学习实战》笔记：第十三章 DGA域名识别

曾经通过多节来讲解DGA域名，相关笔记如下：《Web安全之机器学习入门》笔记：第七章7.6朴素贝叶斯检测DGA域名_mooyuan的博客-CSDN博客《Web安全之机器学习入门》笔记：第九章9.4支持向量机算法SVM
mooyuan天天·2022-12-07 14:40

【FPGA教程案例94】机器学习1——基于FPGA的SVM支持向量机二分类系统实现之理论和MATLAB仿真

FPGA教程目录MATLAB教程目录目录1.软件版本2.SVM原理3.MATLAB仿真效果
fpga和matlab·2022-12-07 14:29

【MATLAB教程案例52】SVM支持向量机学习——使用matlab实现基于SVM的数据二分类

欢迎订阅《FPGA学习入门100例教程》、《MATLAB学习入门100例教程》目录1.软件版本2.SVM理论概述3.通过MATLAB编写SVM数据分类器
fpga和matlab·2022-12-07 14:27

支持向量机（SVM）

文章目录1.SVM初识2.向量内积-回顾3.SVM分类4.转化为凸优化问题5.非线性情况非线性情况-映射问题非线性情况-核函数6.线性不可分7.松弛变量和惩罚系数总结SVM，中文名叫支持向量机。
侬本多情。·2022-12-07 13:54

深度学习第四课——SVM（支持向量机）

一、SVM与KNN的区别支持向量机（supportvectormachines,SVM）也是一种分类模型，与KNN类似，两者都是比较经典的机器学习分类算法，KNN是通过选取目标点的临近值判断目标点的值，
絶え間な·2022-12-07 13:54

机器学习sklearn-支持向量机

支持向量机SVM支持向量网络可以做有监督学习、无监督学习、半监督学习监督学习：线性二分类与多分类、非线性二分类与多分类、普通连续性变量的回归、概率型连续变量的回归支持向量机深度学习之外机器学习的天花板存在
yzy_1117·2022-12-07 13:54

机器学习算法----支持向量机SVM (软间隔、核函数、拉格朗日乘子法) (学习笔记)

文章目录距离计算优化目标拉格朗日乘子法软间隔(soft-margin)核函数学习参考昨天整理了一下聚类算法的笔记----------各种聚类算法总结今天整理一下同为分类的另一个算法（有监督）:支持向量机(SupportVectorMachine)距离计算分类都绕不开一个问题就是样本间距离的计算，看下面这张图。显然右边分隔线的间距更大，更加有容错率。如何计算距离？下图是一张三维图。假设样本点为XXX
深度不学习！！·2022-12-07 13:24

Spark-机器学习-SVM支持向量机06

支持向量机算法支持向量机(SVM)是一种用来分类的算法，当然，在这基础上进行改进，也可以进行回归分析(SVR).SVM是最优秀的分类算法之一，即便是在如今深度学习盛行的时代，仍然具有很广泛的应用SVM被设计成一种二分类的算法
qq_42722387·2022-12-07 13:24

深度学习——SVM

目录一.SVM算法概念二.SVM算法原理1.寻找最大间隔2.目标函数3.松弛变量三.核函数一.SVM算法概念1.SVM的的学习算法就是求解凸二次规划的最优化算法。
keoubaou～·2022-12-07 13:23

机器学习-支持向量机的SVM(Supprot Vector Machine)算法-linear separable

学习彭亮《深度学习基础介绍：机器学习》课程机器学习一般框架训练集=>提取特征向量=>结合一定算法(分类器：eg决策树，KNN)=>得到结果SVM概述深度学习出现之前，SVM被认为机器学习中近十几年来最成功的
YEN_csdn·2022-12-07 13:53

机器学习分类篇-支持向量机SVM上

SVM(supportvectormachine)最早是由VladimirN.Vapnik和AlexeyYa.Chervonenkis在1963年提出，目前的版本（softmargin）是CorinnaCortes
无风而起·2022-12-07 13:53

Python数据挖掘-支持向量机SVM

注：更多资源及软件请W信关注“学娱汇聚门”PartOne：线性可分的SVM1.SVM背景1.1最早是由VladimirN.Vapnik和AlexeyYa.Chervonenkis在1963年提出1.2目前的版本
Bentley-2012·2022-12-07 13:53

深度学习第四课—SVM

目录1.SVM与KNN区别2.SVM原理梳理3.SVM代码运行注释1.SVM与KNN区别KNN分类问题：确定K值花圈，离哪些点较近就分为哪一类SVM分类问题：找决策边界，将数据进行划分Joshuasay
辞浔·2022-12-07 13:53

深度学习-支持向量机（SVM）

1.简介在机器学习领域，支持向量机SVM(SupportVectorMachine)是一个有监督的学习模型，通常用来进行模式识别、分类(异常值检测)以及回归分析。
weixin_40826634·2022-12-07 13:23

什么是无监督学习？

训练集有输入有输出是有监督，包括所有的回归算法分类算法，比如线性回归、决策树、神经网络、KNN、SVM等；训练集只有输入没有输出是无监督，包括所有的聚类算法，比如k-means、PCA（主成分分析）、GMM
地瓜稀饭不加糖·2022-12-07 12:58

机器学习算法C++实现

main.cppnaviebayes.cppNavieBayes.h决策树main.hdecisiontree.cppDecisionTree.h逻辑回归main.hlogistic.cppLogistic.h支持向量机main.cppsvm
南叔先生·2022-12-07 12:36

sklearn中分类器

importnumpyasnpfromsklearn.svmimportSVCfromsklearn.linear_modelimportLogisticRegressionfromsklearn.treeimportDecisionTreeClassifierfromsklearn.ensembleimportGradientBoostingClassifierfromsklearn.ensem
Goodness2020·2022-12-07 12:57

BAT机器学习面试1000题系列

BAT机器学习面试1000题系列转自：http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/78121924BAT机器学习面试1000题系列请简要介绍下SVMSVM
carson0408·2022-12-07 08:28

基于麻雀搜索算法优化的lssvm回归预测

基于麻雀搜索算法优化的lssvm回归预测-附代码文章目录基于麻雀搜索算法优化的lssvm回归预测-附代码1.数据集2.lssvm模型3.基于麻雀算法优化的LSSVM4.测试结果5.Matlab代码摘要：
智能算法研学社（Jack旭）·2022-12-07 07:46

基于布谷鸟算法优化的lssvm回归预测-附代码

基于布谷鸟算法优化的lssvm回归预测-附代码文章目录基于布谷鸟算法优化的lssvm回归预测-附代码1.数据集2.lssvm模型3.基于布谷鸟算法优化的LSSVM4.测试结果5.Matlab代码摘要：为了提高最小二乘支持向量机
智能算法研学社（Jack旭）·2022-12-07 07:46

基于狼群优化算法的LSSVM回归预测GWO-LSSVM 为了提高最小二乘支持向量机（lssvm）的回归预测准确率

基于狼群优化算法的LSSVM回归预测GWO-LSSVM为了提高最小二乘支持向量机（lssvm）的回归预测准确率，对lssvm中的惩罚参数和核惩罚参数利用灰狼优化算法进行优化。
「已注销」·2022-12-07 07:43

【SVM预测】基于鲸鱼算法优化支持向量机SVM实现数据预测附matlab代码

1简介对开盘指数预测的精度与可靠性提出更高要求.为解决支持向量机(SVM)算法中核参数和惩戒参数依赖经验选取导致的大盘指数预测精度较低,收敛速度较慢的问题,提出一种基于鲸鱼算法优化最小二乘支持向量机(WOASVM
matlab科研助手·2022-12-07 07:43

基于鲸鱼算法优化的lssvm回归预测-附代码

基于鲸鱼算法优化的lssvm回归预测-附代码文章目录基于鲸鱼算法优化的lssvm回归预测-附代码1.数据集2.lssvm模型3.基于鲸鱼算法优化的LSSVM4.测试结果5.Matlab代码摘要：为了提高最小二乘支持向量机
智能算法研学社（Jack旭）·2022-12-07 07:37

DL面试常考问题

1、dropout相关2、参数初始化1）Xavier2）3、机器学习十大算法1）SVMa）原理b）调参2）随机森林注意，随机森林无需归一化a）原理b）调参
emergency_rose·2022-12-07 02:02

XGBoost对比RandomForest、GBDT、决策树、SVM，XGB+LR精度还能提升

这里写目录标题目标：对比各种模型对比内容：最终对比结果：代码：目标：对比各种模型对比各种模型，XGBoost直接判了RandomForest、GBDT、决策树、SVM等死刑，XGB+LR精度还能提升。
浪漫的数据分析·2022-12-07 02:30

机器学习之MATLAB代码--基于VMD与SSA优化lssvm的功率预测(多变量）（七）

机器学习之MATLAB代码--基于VMD与SSA优化lssvm的功率预测(多变量）（七）代码数据结果代码先对外层代码的揭露，包括：顺序而下1、functions=Bounds(s,Lb,Ub)%Applythelowerboundvectortemp
小陈IT·2022-12-07 02:55

安装Ubuntu Linux操作系统

安装步骤：进入VMware官网WindowsVM|WorkstationPro|VMware|CN，下载VMware安装包。打开在官网下载的VMware安装包，
淡若琥珀·2022-12-07 00:51

Linux实验 | Ubuntu20.04编译内核并添加一个系统调用

实验环境Ubuntu20.04LTSVMwareWorkstationPro16LinuxKernel5.10.2存储空间至少留55GB，我第一次做就因为空间不够编译失败，最后编译完系统文件夹大小是51GB
tiiaan·2022-12-07 00:43

Matlab 红绿灯识别系统

最后利用神经网络或者支持向量机svm进行训练，将分割定位到的红灯、绿灯进行识别。实现效果GUI框架源码下载
Matlab图形设计·2022-12-06 22:47

基于MATLAB GUI的裂缝检测（识别）系统（支持向量机）

内容如下：1.裂缝图像采集（无人机）2.裂缝图像预处理3.裂缝分割（提取）、裂缝连接4.裂缝分类（SVM支持向量机）5.裂缝主要参数计算（裂缝长度、裂缝最大宽度、裂缝面积占比）6.MATLABGUI软件界面设计
静听远望·2022-12-06 21:44

SVM支持向量机的多输入多输出预测模型

多输入多输出代码数据地址：https://download.csdn.net/download/weixin_37928884/87240295只需要将x1、x2、（y1与y2）这四个变量进行归一化即可，尽量不要变动其它数据，以免引入误差。这里为什么不对x1与x2一起做归一化操作，因为反归一化用不到它们，x1与x2也可以一起做归一化。|采用mapminmax函数做一维归一化时，应注意数据格式，格式
智能.优化.控制.自动化·2022-12-06 21:09

SVM支持向量机的多输入单输出预测模型

多输入单输出代码数据地址：https://download.csdn.net/download/weixin_37928884/87240295输入数据归一化问题，我们经常将输入数据全部归一化，其实归一化的目的是通过某种方法限制在一定范围内。一般限定在[01]、[-11]之间，首先我们先看数据格式：|其实只需要将x1、x2、y这三个变量进行归一化即可，尽量不要变动其它数据，以免引入误差。采用map
智能.优化.控制.自动化·2022-12-06 21:00

复盘：手推SVM支持向量机二分类超平面，求解目标函数原问题，kkt条件，对偶问题求q，核函数、hinge loss损失函数，硬间隔，软间隔，最后得到w和b

复盘：手推SVM支持向量机二分类超平面，求解目标函数原问题，kkt条件，对偶问题求q，核函数、hingeloss损失函数，硬间隔，软间隔，最后得到w和b提示：系列被面试官问的问题，我自己当时不会，所以下来自己复盘一下
冰露可乐·2022-12-06 20:21

02_07 python机器学习_第二章监督学习_核支持向量机

第二章监督学习_核支持向量机核支持向量机的英文表示是:kernelizedsupportvectormachine一般叫做SVM.核: 模型中有针对不同数据样本封装好的核方法,核应当指的就是这些函数.核方法
辛　欣·2022-12-06 20:51

机器学习：支持向量机

目录一、基于最大间隔分隔数据二、寻找最大间隔2.1分类器求解的最优化问题2.2SVM应用的一般框架三、SMO高效优化算法3.1Platt的SMO算法3.2应用简化版SMO算法处理小规模数据集四、利用完整
Laker 23·2022-12-06 20:17

核支持向量机（SVM）（笔记）

之前在逻辑回归与线性支持向量机中学习了可以用于分类的线性支持向量机（LinearSVC），而核支持向量机（SVM）可以用于更复杂的模型，这些模型无法被输入空间的超平面定义。
叫Lzy·2022-12-06 20:47

支持向量机总结

SVM算法总结SVM的原理是什么？支持向量机(SupportVecorMachine,SVM)是既可以解决线性问题又可以解决非线性问题，既可以用于分类，又可以用于回归的经典算法。
Yasin_·2022-12-06 20:46

SVM详解(三)支持向量机使用核技巧

文章目录1.数据升维处理非线性可分问题2.CoverCoverCover定理3.核函数4.常用核函数5.非线性支持向量机学习算法1.数据升维处理非线性可分问题通过前面的学习，我们了解到线性支持向量机可以很好的处理线性分类问题，但是现实中往往很多数据是非线性可分的，举一个二维空间中很简单的非线性可分的例子，如下图所示对于此类数据，我们找不到一条能够维完全正确的分离圆圈和叉叉两类数据的直线(或平面)，
积跬步以至千里。·2022-12-06 20:45

支持向量机核技巧：10个常用的核函数总结

SVM的核方法核或核方法(也称为内核函数)是
deephub·2022-12-06 20:43

支持向量机SVM（下）

一、二分类SVC的进阶1SVC用于二分类的原理复习在支持向量SVM（上）中，学习了二分类SVC的所有基本知识，包括SVM的原理，二分类SVC的损失函数，拉格朗日函数，拉格朗日对偶函数，预测函数以及这些函数在非线性
Garcia-zhang·2022-12-06 18:30

sklearn中的支持向量机SVM（下）

1二分类SVC的进阶1.1SVC用于二分类的原理复习sklearn中的支持向量机SVM（上）1.2参数C的理解进阶有一些数据，可能是线性可分的，但在线性可分状况下训练准确率不能达到100%，即无法让训练误差为
momokofly·2022-12-06 18:59

ccc-sklearn-10-SVM（4）

1.SVC的其他考虑SVC处理多分类问题：参数decision_function_shape支持向量机是天在生二分类的模型，所以支持向量机在处理多分类问题的时候，是把多分类问题转换成了二分类问题来解决。这种转换有两种模式，一种叫做“一对一”模式（onevsone），一种叫做“一对多”模式(onevsrest)。ovo模式下，标签中的所有类别会被两两组合，每两个类别之间建一个SVC模型，每个模型生成
扔出去的回旋镖·2022-12-06 18:28

有监督学习-Fisher线性判别、决策树、SVM和神经网络

有监督学习的目的，是通过将已有的输入数据和输出数据，输入计算机，让计算机学到某种规则，使得大多数的输入数据通过这种规则得到的预测数据，与预先告知机器的输出数据尽量匹配。在面对新的输入数据但不知道输出数据时，机器通过学到的规则给出较为合理预测数据。每个输入数据样本通常是多维的，用以描述这个样本，每个维度又称为特征。特征可以用很多个，如人有身高、体重、国籍、身份证号等特征，但是不是每个特征都是有用的，
weixin_45876155·2022-12-06 17:27

【机器学习】python实现KNN模型识别手写题数字

机器学习不仅包含了KNN、SVM、决策树等模型与方法，更有近年来越来越潮流的DP（深度学习）。这回讲一讲如何利用python构建KNN模型源码并实现识别手写体数字。
二十不忘·2022-12-06 15:10

深度学习原理24——损失函数与优化过程

损失函数1损失函数的作用1.1损失函数的作用就是调整权重1.2不同损失函数对应不同的分类器2各种损失函数2.1SVM平均合页损失2.2交叉熵损失（softmax分类后）2.3SVM与Softmax对比2.4L1
晓码bigdata·2022-12-06 14:31

BAT机器学习面试1000题系列

转载自https://blog.csdn.net/sinat_35512245/article/details/787963281.请简要介绍下SVM。
yqning123·2022-12-06 12:31

【机器学习基础】为什么逻辑回归的损失函数是交叉熵？

SVM与LR的联系与区别？
风度78·2022-12-06 12:19

机器学习笔记之常见的损失函数

（随时进行补充）常见的损失函数梯度消失和梯度爆炸产生的原因SVM的原理RF，SVM和NN的优缺点模型调优细节如何防止过拟合BatchNormalization的思想是什么常见的损失函数通常机器学习
alwaysRememberrr·2022-12-06 11:26

【教学】深度学习小项目汇总_含源代码_包运行

pyqt5实现手写汉字界面pytorch版pyqt5实现手写数字界面pytorch版水果识别小程序基于python的hog+svm实现目标检测yolov5_deepsort目标跟踪行人统计数量人流跟踪pyqt
bug生成中·2022-12-06 07:44
上一页 57 58 59 60 61 62 63 64 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他