支持向量机核函数

机器学习VS深度学习

它依赖于手动设计的特征和数学模型来进行学习，常用的模型有决策树、支持向量机、线性回归等。深度学习：是机器学习的一个子领

nfgo·2024-09-15 11:28

分类算法可视化方法

对于理解决策树、支持向量机（SVM）、逻辑回归和k近邻（k-NN）等模型的行为非常有用。

dundunmm·2024-09-13 02:39

时序预测|基于粒子群优化支持向量机的时间序列预测Matlab程序PSO-SVM 单变量和多变量含基础模型

时序预测|基于粒子群优化支持向量机的时间序列预测Matlab程序PSO-SVM单变量和多变量含基础模型文章目录一、基本原理1.问题定义2.数据准备3.SVM模型构建4.粒子群优化（PSO）5.优化与模型训练

机器不会学习CL·2024-09-12 23:18

【ML】支持向量机SVM及Python实现（详细）

fromsklearn.preprocessingimportStandardScalerfrommatplotlib.colorsimportListedColormapfromsklearn.svmimportSVC###2.1加载数据样本加载样本数据及其分类标签iris=datasets.load_iris()X=iris.data[:,[2,3]]#按花瓣划分#X=iris.data[:,

2401_84009698·2024-09-12 07:41

10 自研rgbd相机基于rk3566之OPENCL加速库测试与开发

OPENCL加速库测试与开发opencl加速库介绍1OpenCL概念2OpenCL程序通常包含以下几个主要组件：3opencl移植与调用：opencl加速库核函数编写1开发流程：2核函数编写接口函数定义如下

三十度角阳光的问候·2024-09-08 21:03

Ascend C算子开发——学习笔记

核函数定义：定义AscendC算子入口函数。根据矢量变成范式实现算子类：完成核函数的内部实现。其中：CopyIn:将GlobalMemory上的输入

hustsurvivor·2024-09-06 06:54

AI模型：追求全能还是专精？

例子包括决策树、支持向量机（SVM）、神经网络等。无监督学习模型：这些模型处理没有标签的数据，目的是

Lill_bin·2024-09-04 23:00

观测云核心技术解密：eBPF Tracing 实现原理

eBPFTracing利用这一技术，对系统调用、内核函数等进行跟踪，从而实现对应用行为的深入洞察。与传统的监控方式相比，eBPFTracing具有以下优势：无侵入性：无需修改应用代码即可进行监控。

观测云·2024-09-04 18:29

Python知识点：如何使用Python进行时间序列预测

时间序列预测的方法有很多，包括统计方法（如ARIMA模型）、机器学习方法（如支持向量机、决策树）、以及深度学习方法（如LSTM网络）。

杰哥在此·2024-09-04 08:52

3维线程格 gpu_GPU编程2--CUDA核函数和线程配置

CUDA核函数在GPU上执行的函数称为CUDA核函数(KernelFunction)，核函数会被GPU上多个线程执行，我们可以在核函数中获取当前线程的ID。

weixin_39575502·2024-09-04 03:22

机器学习在医学中的应用

机器学习的基本概念：简要介绍机器学习的基本原理、分类（监督学习、非监督学习、强化学习等）和常用算法（如神经网络、支持向量机、随

听忆.·2024-09-03 18:25

分类预测|基于鲸鱼优化WOA最小二乘支持向量机LSSVM的数据分类预测Matlab程序WOA-LSSVM 多特征输入多类别输出

分类预测|基于鲸鱼优化WOA最小二乘支持向量机LSSVM的数据分类预测Matlab程序WOA-LSSVM多特征输入多类别输出文章目录一、基本原理1.最小二乘支持向量机（LSSVM）LSSVM的基本步骤：

机器不会学习CL·2024-09-03 07:15

2-83 基于matlab的自适应正则化核的模糊均值聚类框架(ARKFCM)

利用邻域中灰度的异质性获取局部信息，并用高斯径向基核函数替换标准欧几里德距离。程序已调通，可直接运行。2-83脑磁共振图像的分割-小红书(xiaohongshu.com)

'Matlab学习与应用·2024-09-02 11:16

自然语言处理系列五十》文本分类算法》SVM支持向量机算法原理

注：此文章内容均节选自充电了么创始人，CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《自然语言处理原理与实战》（人工智能科学与技术丛书）【陈敬雷编著】【清华大学出版社】文章目录自然语言处理系列五十SVM支持向量机》算法原理

陈敬雷-充电了么-CEO兼CTO·2024-09-02 07:52

深度学习100问13:什么是二分类问题

像逻辑回归啦、支持向量机啦、决策树啦等等。这些算法就像聪明的小助手

不断持续学习ing·2024-08-31 11:14

回归预测|基于卷积神经网络-鲸鱼优化-最小二乘支持向量机的数据回归预测Matlab程序 CNN-WOA-LSSVM

回归预测|基于卷积神经网络-鲸鱼优化-最小二乘支持向量机的数据回归预测Matlab程序CNN-WOA-LSSVM文章目录一、基本原理1.数据预处理2.特征提取（CNN）3.参数优化（WOA）4.模型训练

机器不会学习CL·2024-08-31 10:36

机器学习：svm算法原理的优缺点和适应场景

支持向量机（SVM）是一种在机器学习领域广泛使用的监督学习模型，它通过找到数据点之间的最优超平面来进行分类或回归分析。以下是SVM算法的一些优缺

夜清寒风·2024-08-30 15:29

深度学习速通系列:贝叶思&SVM

贝叶斯（Bayesian）方法和支持向量机（SVM，SupportVectorMachine）是两种不同的机器学习算法，它们在解决分类和回归问题时有着不同的原理和应用场景贝叶斯方法：贝叶斯方法基于贝叶斯定理

Ven%·2024-08-30 08:13

【ShuQiHere】《机器学习的进化史『下』：从神经网络到深度学习的飞跃》

【ShuQiHere】引言：神经网络与深度学习的兴起在上篇文章中，我们回顾了机器学习的起源与传统模型的发展历程，如线性回归、逻辑回归和支持向量机（SVM）。

ShuQiHere·2024-08-30 07:07

机器学习——支持向量机

一、间隔与支持向量给定训练样本集D={(x1,y1),(x2,y2),⋯ ,(xm,ym)},yi∈{−1,+1}D=\{(\bmx_1,y_1),(\bmx_2,y_2),\cdots,(\bmx_m,y_m)\},y_i\in\{-1,+1\}D={(x1,y1),(x2,y2),⋯,(xm,ym)},yi∈{−1,+1}，分类学习最基本的想法就是基于训练集DDD在样本空间中找到一个划分超

酱香编程，风雨兼程·2024-08-29 06:20

CUDA | 线程模型结构

grid==>网格；block==>线程块；线程分块是逻辑上的划分，物理上线程不分块配置线程：>>最大允许线程块大小：1024最大允许网格大小：2^31-1（针对一维网格）每个线程在核函数中都有一个唯一的身份标识

__AtYou__·2024-08-28 01:07

回归预测|基于北方苍鹰优化支持向量机的数据回归预测Matlab程序NGO-SVM 多特征输入单输出高引用先用先创新

回归预测|基于北方苍鹰优化支持向量机的数据回归预测Matlab程序NGO-SVM多特征输入单输出高引用先用先创新文章目录前言回归预测|基于北方苍鹰优化支持向量机的数据回归预测Matlab程序NGO-SVM

机器不会学习CL·2024-08-27 08:43

python库——sklearn的关键组件和参数设置

文章目录模型构建线性回归逻辑回归决策树分类器随机森林支持向量机K-近邻模型评估交叉验证性能指标特征工程主成分分析标准化和归一化scikit-learn，简称sklearn，是Python中一个广泛使用的机器学习库

零度°·2024-08-23 21:26

四十一、【人工智能】【机器学习】- Bayesian Logistic Regression算法模型

系列文章目录第一章【机器学习】初识机器学习第二章【机器学习】【监督学习】-逻辑回归算法(LogisticRegression)第三章【机器学习】【监督学习】-支持向量机(SVM)第四章【机器学习】【监督学习

暴躁的大熊·2024-08-23 19:46

【机器学习理论基础】一文看尽朴素贝叶斯算法

对于大多数的分类算法，比如决策树,KNN,逻辑回归，支持向量机等，他们都是判别方法，也就是直接学习出特征输出Y和特征X之间的关系，要么是决策函数Y=f(X)Y=f(X)Y=f(X),要么是条件分布P(Y

大数据AI·2024-08-23 10:20

【机器学习】支持向量机 | 支持向量机理论全梳理对偶问题转换，核方法，软间隔与过拟合

支持向量机走的路和之前介绍的模型不同之前介绍的模型更趋向于进行函数的拟合，而支持向量机属于直接分割得到我们最后要求的内容1支持向量机SVM基本原理当我们要用一条线（或平面、超平面）将不同类别的点分开时，

Qodicat·2024-03-13 10:34

05基于卷积神经网络-支持向量机（自动寻优）CNN-SVM数据分类算法

CNN原理卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）是一种深度学习模型，广泛用于计算机视觉领域。CNN的核心思想是通过卷积层和池化层来自动提取图像中的特征，从而实现对图像的高效处理和识别。在传统的机器学习方法中，图像特征的提取通常需要手工设计的特征提取器，如SIFT、HOG等。而CNN则可以自动从数据中学习到特征表示。这是因为CNN模型的卷积层使用了一系列的卷积核

机器不会学习CSJ·2024-02-20 21:28

中科星图——影像卷积核函数Kernel之gaussian高斯核函数核算子、Laplacian4核算子和square核算子等的分析

简介高斯核函数是图像处理中常用的一种卷积核函数。它是一种线性滤波器，可以实现图像的平滑处理。在图像处理中，高斯核函数的卷积操作可以用于去噪、平滑和模糊等任务。

此星光明·2024-02-20 18:14

深度学习与机器学习的关系

机器学习涵盖了更广泛的算法和技术，包括决策树、支持向量机、随机森林、聚类算法等，而深度学习则专注于神经网络和相关的优化技术。优缺点比较机器学习：优点：通用性：机器学习算法

数字化信息化智能化解决方案·2024-02-20 16:19

核函数1

的子集或离散集合），又设Η为特征空间（希尔伯特空间），如果存在一个从X到H的映射，Φ（x）:X->H使得对于所有的x,z∈X，函数K(x,z)满足条件K(x,z)=Φ（x）•Φ（z）则称K(x,z)为核函数

pcqlegend·2024-02-20 11:21

嵌入式培训机构四个月实训课程笔记（完整版）-Linux ARM驱动编程第六天-ARM Linux编程之工作队列（物联技术666）

pwd=1688提取码：1688工作队列的作用:用来代替任务队列.他们允许内核函数(像可延迟的函数)激活,而且稍后由一种叫做工作者线程的特殊内核线程来执行.和可延迟函数的不同:可延迟函数运行在中断上下文中

vx349014857·2024-02-20 10:58

基于生物地理学算法优化卷积神经网络结合支持向量机BBO-CNN-SVM实现瓦斯数据回归预测附Matlab代码

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机内容介绍摘要：瓦斯数据回归预测是煤矿安全生产的重要环节，对煤矿瓦斯治理具有重要意义。本文提出了一种基于生物地理

天天Matlab代码科研顾问·2024-02-20 09:40

支持向量机SVM

支持向量机（SVM，SupportVectorMachines）是一种广泛使用的监督学习方法，适用于分类、回归和其他任务。

ALGORITHM LOL·2024-02-19 23:19

【机器学习笔记】11 支持向量机

支持向量机（SupportVectorMachine,SVM）支持向量机是一类按监督学习（supervisedlearning）方式对数据进行二元分类的广义线性分类器（generalizedlinearclassifier

RIKI_1·2024-02-19 19:38

支持向量机 | 核技巧于SMO算法的实现

01核技巧关于支持向量机，我们有这样的共识：支持向量机是一种分类器，之所以叫“机”是因为它会产生一个二值决策结果，是一种决策机；支持向量机的泛化误差较低，即，有良好的学习能力，且学到的模型具有很好的推广性

Sudden·2024-02-19 18:44

深入理解redis——Redis快的原因和IO多路复用深度解析

2.Redis性能很快的原因3.Redis的瓶颈在哪里4.I/O多路复用模型理论5.I/O多路复用模型JAVA验证6.Redis如何处理并发客户端链接7.Linux内核函数select,poll,epoll

·2024-02-19 18:14

AI算法初识之分类汇总

按照学习类型-**监督学习**：-线性回归（LinearRegression）-逻辑回归（LogisticRegression）-决策树（DecisionTree）-随机森林（RandomForest）-支持向量机

初心不忘产学研·2024-02-19 14:32

Matlab|基于支持向量机的电力短期负荷预测【最小二乘、标准粒子群、改进粒子群】

目录主要内容部分代码结果一览下载链接主要内容该程序主要是对电力短期负荷进行预测，采用三种方法，分别是最小二乘支持向量机（LSSVM）、标准粒子群算法支持向量机和改进粒子群算法支持向量机三种方法对负荷进行预测

电力程序小学童·2024-02-19 12:10

机器学习材料性能预测与材料基因工程如何整？

近几年随着大数据和人工智能介入，通过采用支持向量机、神经网络等机器学习算法训练数据集来构建模型，以预测材料的结构、吸附特性、电学特性、催化性能、力学特性和热力学特性等性能，大大推动了新型材料的发现和传统材料的更

cuiliuyun·2024-02-15 08:11

OOA-SVR回归预测|基于鱼鹰算法优化支持向量机的塑料热压成型预测（多输入单输出）附Matlab源码

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机内容介绍摘要塑料热压成型是一种广泛应用于汽车、电子等行业的制造工艺。准确预测热压成型过程中材料的厚度至关重要，

Matlab科研辅导帮·2024-02-14 22:42

介绍一款单细胞细胞类型注释软件-scibet

之前注释和分类方法大多是根据机器学习的非监督聚类的方法，例如随机森林（RF)或者支持向量机（SVM），这些工具耗时长，计算资源消耗大。因此，使用已有标注的数

生信阿拉丁·2024-02-14 01:55

传统图像处理方法对水果在图像中的位置进行分割，有的方法不使用支持向量机或者贝叶斯分类器等分类器直接分割，有的使用分类器进行分割，两者有什么区别？请具体举例？支持向量机分类器需要标签吗？

问题描述：传统图像处理方法对水果在图像中的位置进行分割，有的方法不使用支持向量机或者贝叶斯分类器等分类器直接分割，有的使用分类器进行分割，两者有什么区别？请具体举例？支持向量机分类器需要标签吗？

神笔馬良·2024-02-13 21:03

机器学习入门--支持向量机原理与实践

支持向量机模型支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）是一种常用的监督学习算法，主要用于分类和回归问题。它的原理简单而强大，在许多实际应用中取得了很好的效果。

Dr.Cup·2024-02-13 13:36

前向传播网络实现（类与函数）——TensorFlow2.4

为了更好地理解前向传播吧以及类与函数定义的网络结构，本文分别用类核函数实现了简单的前向传播函数提示：以下是本篇文章正

SatVision炼金士·2024-02-12 11:21

【机器学习】支持向量机（SVM）

支持向量机（SVM）1背景信息分类算法回顾决策树样本的属性非数值目标函数是离散的贝叶斯学习样本的属性可以是数值或非数值目标函数是连续的（概率）K-近邻样本是空间（例如欧氏空间）中的点目标函数可以是连续的也可以是离散的支持向量机

住在天上的云·2024-02-12 09:56

通俗讲解支持向量机SVM（一）面试官：什么？线性模型你不会不清楚吧？

前言我在写这篇博文之前，也查阅学习了很多文章，内容已经非常详细，足够精彩，比如JULY的这篇支持向量机通俗导论（理解SVM的三层境界）当然，我这里也会介绍全部SVM相关内容，但重点对SVM的提出思路和我在读文章过程中遇见的难点问题分享一些我自己的理解

番三克·2024-02-12 01:30

[Python] KDE图[密度图(Kernel Density Estimate,核密度估计)]介绍和使用场景(案例)

它通过在每个数据点附近放置一个核函数，并将这些核函数加总起来，得到对概率分布的估计。KDE的主要思想是通过在每个数据点附近放置一个核函数来估计概率分布。核函数可以是各种形式，常用的有高斯核、均匀核等。

老狼IT工作室·2024-02-11 16:26

机器学习各种算法汇总模板

机器学习算法模板包含了KNN，线性回归，逻辑回归，朴素贝叶斯，决策树，支持向量机，随机森林，kmeans，集成算法各种算法，特征工程，评估方式任你选择！！！

怎么菜成这样·2024-02-10 22:28

【全网最低价】司守奎《数学建模算法与应用》第三版pdf+数学建模资料（非常详细的算法学习和路线）小白推荐

《数学建模算法与应用》主要内容包括时间序列、支持向量机、偏最小二乘面归分析、现代优化算法、数字图像处理、综合评价与决策方法、预测方法以及数学建模经典算法等内容。

阿贵学长·2024-02-10 18:17

换种视角看问题——支持向量机（SVM）

本文作者：王歌文字编辑：孙晓玲技术总编：张邯我们今天的介绍从一个小故事开始。魔鬼把大侠的妻子劫走了，大侠为了救她，来和魔鬼交涉。魔鬼说：“你若能解答出我的问题，我便放了她”。大侠同意了，随后魔鬼大手一挥，在桌子上出现了两种颜色的球，要求用一根棍子将它们分开：image大侠不假思索将棍子放在了中间的位置。image为了刁难他，这时魔鬼又挥了挥手，球变成了下面的摆法：image大侠略一思索，将桌子一拍

StataPython数据分析·2024-02-10 09:30

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