支持向量机核函数第11页

机器学习与计算机视觉 D2

非线性变换将空间进行了扭曲，比如把SVM中的核函数看做描述低维空间到高维空间的映射，把原始低维空间中线性不可分的数据变成高维

shaooohua·2023-11-21 16:32

SVR和SVM是什么关系

SVR（SupportVectorRegression）和SVM（SupportVectorMachines）是支持向量机（SupportVectorMachine）的两个不同方面，分别用于回归和分类问题

温柔的行子·2023-11-21 10:11

基于纹理特征的kmeas聚类的图像分割方案

在空间域，二维Gabor滤波器是由正弦平面波调制的高斯核函数(见Gabo

你好helloworld·2023-11-21 07:57

机器学习初探：（六）了解支持向量机-1

（六）了解支持向量机-1图片出处本篇将介绍有监督学习家族中的一种经典分类算法——支持向量机（SupportVectorMachines，简称SVM）。

黑洞拿铁·2023-11-21 00:39

Python | 机器学习之SVM支持向量机

目录结构1.机器学习之SVM支持向量机概念1.1机器学习1.2SVM支持向量机2.SVM支持向量机算法2.1实验目的2.2实验准备2.3实验原理2.4实验内容2.5实验心得致读者1.机器学习之SVM支持向量机概念

Sarapines Programmer·2023-11-20 12:05

预测数值型数据：回归

用线性回归找到最佳拟合直线y=ax1+bx2+c类似这种形式的就是回归方程求回归系数的过程就是回归（如上就是求a、b、c）可以用最小二乘法（OLS）：追求均方差最小局部加权线性回归（LWLR）使用核函数来对附近的点赋予更高的权限选取合适的平滑值

洛克黄瓜·2023-11-20 12:33

支持向量机SVM原理以及代码实现

https://zhuanlan.zhihu.com/p/611475806支持向量机原理以及代码实现完整的实验代码在我的github上QYHcrossover/ML-numpy:机器学习算法numpy

雨过横塘·2023-11-20 07:24

支持向量机的c语言编程,学习支持向量机SVM及其代码

转自：http://blog.sina.com.cn/s/blog_631a4cc40101df0f.html先简要说一下支持向量机(supportvectormachine,SVM)吧。

weixin_39662594·2023-11-20 07:53

向量机SVM代码实现

支持向量机（SVM,SupportVectorMachines）是一种广泛应用于分类、回归、甚至是异常检测的监督学习算法。

softshow1026·2023-11-20 07:48

基于支持向量机SVM的时间序列数据训练测试和预测未来数据，LIBSVM工具箱详解

目录支持向量机SVM的详细原理SVM的定义SVM理论Libsvm工具箱详解简介参数说明易错及常见问题完整代码和数据下载链接：基于支持向量机SVM的时间序列数据训练测试和预测未来数据（代码完整，数据齐全）

神经网络机器学习智能算法画图绘图·2023-11-20 02:18

Linux线程概况

与进程分配资源基本概念LWP进程线程进程和线程区别Linux内核线程实现原理历史进程和线程是都有各自不同的PCB进程的目录、页表、物理页面各不相同线程之间共享同一个页目录创建进程或者创建线程底层都是调用内核函数

Shujie_L·2023-11-19 09:09

【数据预处理2】数据预处理——数据标准化

在以梯度和矩阵为核心的算法中，如逻辑回归，支持向量机和神经网络，数据标

DJ.马·2023-11-19 05:17

【机器学习算法】机器学习：支持向量机（SVM）

转载自：【精选】机器学习：支持向量机（SVM）-CSDN博客1.概述1.1，概念支持向量机（SVM）是一类按监督学习方式对数据进行二元分类的广义线性分类器，其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面，可以将问题化为一个求解凸二次规划的问题

DJ.马·2023-11-19 05:16

CUDA编程之矩阵乘法

CUDA内存架构CUDA中的共享内存CUDA中的共享内存使用方法静态申请内存动态申请内存三、分解矩阵乘法/平铺矩阵乘法四、实战代码DS_M和DS_N的索引方式解释一、矩阵乘法回顾CPU版本：GPU版本：核函数如下

NUS_Ryan·2023-11-17 07:05

分类预测 | Matlab实现QPSO-SVM、PSO-SVM、SVM多特征分类预测对比

多特征分类预测对比分类效果基本描述程序设计参考资料分类效果基本描述1.Matlab实现QPSO-SVM、PSO-SVM、SVM分类预测对比，运行环境Matlab2018b及以上；2.Matlab实现QPSO-SVM（量子粒子群优化支持向量机

机器学习之心·2023-11-16 09:36

保姆级教程之SABO-VMD-SVM的西储大学轴承诊断

依旧是包含了从数据处理，到减法优化器SABO算法优化VMD参数，再到支持向量机的故障诊断，实现故障诊断的全流程，其他类型的故障诊断均可参考此流程。数据替换十分简单！

今天吃饺子·2023-11-16 04:08

卷积神经网络CNN与深度学习常用框架的介绍与使用

对于非线性可分的样本，可以加一些kernel核函数或者特征的映射使其成为一个曲线或者一个曲面将样本分开。但为什么效果不好，主要原因是你很难保证样本点的分布会如图所示那么规则，

ChasingdreamLY·2023-11-16 04:11

机器学习和深度学习领域的算法和模型

机器学习和深度学习领域有许多算法和模型，以下是一些常见的算法和模型：线性回归（LinearRegression）逻辑回归（LogisticRegression）决策树（DecisionTree）随机森林（RandomForest）支持向量机

超级大超越·2023-11-16 02:35

吴恩达机器学习12-支持向量机

吴恩达机器学习12-支持向量机1优化目标支持向量机（SVM），在学习复杂的非线性方程时提供了一种更为清晰，更加强大的方式。

小y同学在学习·2023-11-15 21:59

吴恩达机器学习----支持向量机

（共18章，其中第3章“线性代数回顾”与第5章“Octava教程”的笔记就不总结了）第十二章支持向量机(SupportVectorMachine)1、优化目标与逻辑回归和神经网络相比，支持向

huapusi·2023-11-15 21:29

分类预测 | Matlab实现CNN-GSSVM卷积神经网络结合网格搜索算法优化支持向量机多特征分类预测

分类预测|Matlab实现CNN-GSSVM卷积神经网络结合网格搜索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CNN-GSSVM卷积神经网络结合网格搜索算法优化支持向量机多特征分类预测预测效果基本介绍模型描述程序设计学习总结预测效果基本介绍分类预测

机器学习之心·2023-11-15 20:04

基于支持向量机 (SVM) 和稀疏表示理论 (SRC) 的人脸识别比较

一背景1.1支持向量机简介支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）是AT&TBell实验室的V.Vapnik等人提出的一种机器学习算法，是迄今为止最重要的机器学习理论和方法之一，也是应用最广泛

西部小狼_·2023-11-15 01:36

一文读懂支持向量机SVM（附实现代码、公式）

支持向量机（SVM），一个神秘而众知的名字，在其出来就受到了莫大的追捧，号称最优秀的分类算法之一，以其简单的理论构造了复杂的算法，又以其简单的用法实现了复杂的问题，不得不说确实完美。

数据派THU·2023-11-15 01:05

PCA+支持向量机-人脸识别（五）

二）：关于支持向量机一直以来感觉支持向量机是一个神奇的算法，当然里面的原理相应来说也比较难懂，感觉

on2way·2023-11-15 01:34

基于支持向量机SVM的面部表情分类预测

目录支持向量机SVM的详细原理SVM的定义SVM理论Libsvm工具箱详解简介参数说明易错及常见问题SVM应用实例，基于SVM的面部表情分类预测代码结果分析展望支持向量机SVM的详细原理SVM的定义支持向量机

神经网络机器学习智能算法画图绘图·2023-11-15 01:32

支持向量机学习笔记：LIBSVM应用（人脸识别）

如果你已经看完并理解了我的上一篇SVM的博客，那么接下来你要面对的是怎么应用SVM这个实际的问题，现在SVM里面应用最广泛的就是LIBSVM这个函数库，OpenCV中也基于LIBSVM推出了CvSVM的函数。因此下面的内容，我主要是介绍一下LIBSVM的应用方法，主要是参考文献[1,2]。LIBSVM是国立台湾大学Chih-JenLin开发的一个SVM的函数库，他不但提供了编译好的可在Window

Lin-JM·2023-11-15 01:32

支持向量机基本原理，Libsvm工具箱详细介绍，基于支持向量机SVM的人脸朝向识别

目录支持向量机SVM的详细原理SVM的定义SVM理论Libsvm工具箱详解简介参数说明易错及常见问题完整代码和数据下载链接：基于支持向量机SVM人脸朝向识别（代码完整，数据齐全）资源-CSDN文库https

神经网络机器学习智能算法画图绘图·2023-11-15 01:32

教你在64位Win7系统下使用ObRegisterCallbacks内核函数来实现进程保护

原文链接：https://bbs.pediy.com/thread-168023.htm我平时工作很忙，也很少有空闲时间上看雪论坛。我在看雪论坛里面文章发表的很少，几只有几篇，我也很少回答别人的问题。我的很多朋友都这样问我问题：我整理了一下，无非就以下几种问题：(1)怎么样在64位的Windows7操作系统下实现进程保护？(2)我在网络上搜索了很多天，我根本就找不到64位进程保护的文章啊！(3)公

D_R_L_T·2023-11-14 02:01

Linux设备驱动程序学习（十）——PCI驱动程序

下面将重点介绍PCI总线的编程接口以及对应的内核函数。PCI（外围设备互联）接口 PCI总线是当今普遍使用在桌面以及更大型计算机上的外设总线，而且该总线是内核中得到最好支持的总线。

Alex-wu·2023-11-13 03:23

第八章 CUDA共享内存的合理使用

共享内存是一种可直接被程序员直接操控的缓存，主要作用有两个：一个是一个是减少核函数中对全局内存的访问次数，实现高效的线程块内部的通信；另一个是提高全局内存访问的合并度。

布林组-？·2023-11-12 17:14

使用Python从零实现多分类SVM

前言本文将首先简要概述支持向量机及其训练和推理方程，然后将其转换为代码以开发支持向量机模型。之后然后将其扩展成多分类的场景，并通过使用Sci-kitLearn测试我们的模型来结束。

金戈鐡馬·2023-11-12 12:34

人工智能-深度卷积神经网络（AlexNet）

事实上，在上世纪90年代初到2012年之间的大部分时间里，神经网络往往被其他机器学习方法超越，如支持向量机（supportvectormac

白云如幻·2023-11-12 09:36

100天搞定机器学习|Day33-34 随机森林

机器学习算法与Python实战·2023-11-12 07:11

基于Python+OpenCV+SVM车牌识别系统-车牌预处理系统

该系统利用Python编程语言、OpenCV图像处理库以及支持向量机（SVM）分

雅致教育·2023-11-12 05:50

用简单直观的概念说明核函数的作用

1.映射函数对于线性可分问题能够利用线性支持向量机进行求解。但是对于下图所示的线性不可分问题，无论如何都将无法找到一个超平面将两类数据分割开。如何解决该问题的答案是：升维。

Felier.·2023-11-12 03:48

机器学习推导+python实现（八）：线性可分支持向量机

写在开头：今天提前开始一下线性可分支持向量机的内容，因为最近在准备找实习，所以先来温习一下支持向量机方面的，后面再支持向量机完了后，可能会优先更新XGboost的内容，然后中间缺少的章节会在后面进行补充

明曦君·2023-11-11 18:04

机器学习笔记（三）

枯鱼过河泣·2023-11-11 17:50

机器学习(十)——支持向量机

支持向量机（SupportVectorMachine,SVM）是一类按监督学习（supervisedlearning）方式对数据进行广义线性分类，其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面（maximum-marginhyperplane

hhhcbw·2023-11-11 05:26

机器学习（四）——支持向量机SVM

支持向量机（SupportVectorMachine，简称SVM）是一种经典的二分类模型，基本模型定义为特征空间中最大间隔的线性分类器，其学习的目标是使间隔最大化。

鲸可落·2023-11-11 05:52

机器学习——支持向量机

机器学习——支持向量机一、定义二、基本概念1.线性可分2.分割超平面3.超平面4.点相对于分割面的间隔5.间隔6.支持向量三、寻找最大间隔1.分隔超平面2.如何决定最好的参数3.凸优化4.拉格朗日对偶①

Moonee_·2023-11-11 05:13

支持向量机（SVM）通俗版讲解

一、认识支持向量机支持向量机（supportvectormachine，简称SVM），是一种解决二分类问题的机器学习模型，其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器，其学习策略便是间隔最大化，最终可转化为一个凸二次规划问题的求解

ee学习中·2023-11-11 05:39

【unity】ComputeShader的学习使用

ComputeShader文章目录ComputeShader一、学习链接二、案例学习1.FallingSand2.Fluid_2D一、学习链接王江荣：ComputeShader的基础介绍与使用用GPU代替CPU进行计算：定义核函数

别偷喝船长的朗姆酒·2023-11-11 04:40

机器学习---多分类SVM、支持向量机分类

1.多分类SVM1.1基本思想Grammer-singer多分类支持向量机的出发点是直接用超平面把样本空间划分成M个区域，其中每个区域对应一个类别的输入。

三月七꧁ ꧂·2023-11-11 02:55

收藏 | 机器学习模型与算法最全分类汇总！

包括线性回归、逻辑回归、Lasso回归、Ridge回归、线性判别分析、近邻、决策树、感知机、神经网络、支持向量机、AdaBoost、GBDT、XGBoost、LightGBM、CatBoost、随机森林

louwill12·2023-11-10 15:12

svm python实现手写字_基于SMO—RBF的SVM手写体识别分类之Python

整个过程:(1)获取训练数据集trainingMat和labelMat;(2)利用SMO进行优化获得优化参数alphas和b，这一步即是进行训练获得最优参数;(3)使用alphas和b带入RBF高斯核函数计算训练集输出并计算训练错误率

weixin_39785400·2023-11-09 15:05

GEE中核函数在不同缩放级别下的区别

问题：2个问题：1.内核都采用单位参数，可以是像素或米，文档指出：内核的测量系统（“像素”或“米”）。如果内核以米为单位指定，则当缩放级别更改时它将调整大小。我认为这是不正确的，如果内核以像素为单位指定，它会随着金字塔级别的变化而改变缩放级别吗？您可以在上面的代码中比较圆内核(m)与圆内核(px)来确认此行为。如果放大第四个桥，您会发现在查看像素时解析细节的能力有所提高，而米细节保持不变。2.当内

此星光明·2023-11-09 10:38

机器视觉的试卷批改系统 - opencv python 视觉识别计算机竞赛

文章目录0简介1项目背景2项目目的3系统设计3.1目标对象3.2系统架构3.3软件设计方案4图像预处理4.1灰度二值化4.2形态学处理4.3算式提取4.4倾斜校正4.5字符分割5字符识别5.1支持向量机原理

Mr.D学长·2023-11-09 09:39

支持向量机分类入门实用指南

支持向量机(SVM)是一种流行的机器学习算法，广泛用于分类问题(也可以用于回归分析)。虽然SVM是比神经网络更容易使用。

u012507022·2023-11-08 21:24

初探NO.4—SVM_guide教你直接用支持向量机

写在前面：之前学习向量机，理论太多，公式太多。我觉得我这水平不一定能搞明白，更别提写明白。所以我翻译了一片台湾大学的LIBSVM的guide，这个guide介绍了一下SVM，更加注重如何用LIBSVM去让初学者真正体会这个模型。这篇文章的地址是：http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/papers/guide/guide.pdf大家可以参考这一篇文章去LIBSVM网站下

荡舟·2023-11-08 21:20

[转]libsvm介绍及使用

支持向量机简介支持向量机SVM是从线性可分情况下的最优分类面提出的。

黑夜路人·2023-11-08 21:18

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