支持向量机

分类算法 - SVM算法

一、定义SVM的全称是SupportVectorMachine，即支持向量机，主要用于解决模式识别领域中的数据分类问题，属于有监督学习算法的一种。SVM要解决的问题可以用一个经典的二分类问题加以描述。
dora_yip·2023-09-24 08:11

记录一下数据分析实习面试遇到的问题

问了一下最熟悉的机器学习算法有哪些，当时脑子里只出现了支持向量机。数据很少的时候怎么分析，数据不平衡问题，测试集与训练集的划分问题。（比如做推荐系统的话）对某特征分层，应该怎么分。
Axhy·2023-09-23 22:18

OpenCV自学笔记二十四：支持向量机

在OpenCV中，支持向量机（SupportVectorMachine，简称SVM）算法的实现包含在ml模块中。SVM是一种常用的监督学习算法，主要用于分类问题。
ironmao·2023-09-23 05:33

神经网络案例分析

类似其它的机器学习模型（比如决策树、随机森林、支持向量机SVM等），神经网络模型构建时首先将数据分为训练集和测试集，训练集用于训练模型，测试集用
spssau·2023-09-22 15:57

SVM基础理论（1）：通俗讲解

SVM的核心思想支持向量机的最核心的想法就是从输入空间到更加高维度的特征空间映射，这里有一点像是神经网络中的，针对输入在隐含层进行一个转换，最后所生成的特征拿去进行分类。
摔死的飞猪·2023-09-22 11:46

Java机器学习库（Java ML）（四、SVM分类器）

支持向量机这里简单的介绍一下支持向量机的概念。
DbzZcz·2023-09-22 05:36

多输入多输出 | Matlab最小二乘支持向量机LSSVM多输入多输出预测，最小二乘支持向量机LSSVM回归预测

文章目录效果一览文章概述部分源码参考资料效果一览文章概述多输入多输出|Matlab最小二乘支持向量机LSSVM多输入多输出预测，最小二乘支持向量机LSSVM回归预测评价指标包括:MAE、MBE和R2等，
前程算法屋·2023-09-21 21:49

粒子群优化最小二乘支持向量机SVM回归分析，pso-lssvm回归预测

目录支持向量机SVM的详细原理SVM的定义SVM理论SVM应用实例，粒子群优化最小二乘支持向量机SVM回归分析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（supportvectormachines
神经网络机器学习智能算法画图绘图·2023-09-21 21:47

多输入多输出 | MATLAB实现PSO-LSSVM粒子群优化最小二乘支持向量机多输入多输出

多输入多输出|MATLAB实现PSO-LSSVM粒子群优化最小二乘支持向量机多输入多输出目录多输入多输出|MATLAB实现PSO-LSSVM粒子群优化最小二乘支持向量机多输入多输出预测效果基本介绍程序设计往期精彩参考资料预测效果基本介绍
机器学习之心·2023-09-21 21:44

机器学习（17）---支持向量机(SVM)

支持向量机一、概述1.1介绍1.2工作原理1.3三层理解二、sklearn.svm.SVC2.1查看数据集2.2contour函数2.3画决策边界：制作网格2.4建模画图三、非线性情况推广3.1查看数据集
冒冒菜菜·2023-09-21 09:40

多输入多输出 | MATLAB实现LSSVM最小二乘支持向量机多输入多输出

多输入多输出|MATLAB实现LSSVM最小二乘支持向量机多输入多输出目录多输入多输出|MATLAB实现LSSVM最小二乘支持向量机多输入多输出预测效果基本介绍程序设计往期精彩参考资料预测效果基本介绍MATLAB
机器学习之心·2023-09-20 17:32

PYTHON用户流失数据挖掘：建立逻辑回归、XGBOOST、随机森林、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯和KMEANS聚类用户画像...

原文链接：http://tecdat.cn/?p=24346在今天产品高度同质化的品牌营销阶段，企业与企业之间的竞争集中地体现在对客户的争夺上（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。“用户就是上帝”促使众多的企业不惜代价去争夺尽可能多的客户。但是企业在不惜代价发展新用户的过程中，往往会忽视或无暇顾及已有客户的流失情况，结果就导致出现这样一种窘况：一边是新客户在源源不断地增加，而另一方面是辛辛苦苦
拓端研究室TRL·2023-09-20 08:59

如何使用pyspark统计词频？

算法包括分类与回归、支持向量机、回归、线性回归、决策树、朴素贝叶斯、聚类分析、协同
shadowcz007·2023-09-20 05:51

专治机器学习面试：机器学习各个算法的优缺点！

涉及到的算法有：回归正则化算法集成算法决策树算法支持向量机降维算法聚类算法贝叶斯算法人工神经网络深度学习感兴趣的朋友可以点赞、转发起来，让更多的朋友看到。技术交流技术要学会分享、交流，不建议闭门造车。
Python数据开发·2023-09-20 04:26

机器学习——SVM（支持向量机）

0、前言：SVM应用：主要针对小样本数据进行学习、分类和回归（预测），能解决神经网络不能解决的过学习问题，有很好的泛化能力。（注意：SVM算法的数学原理涉及知识点比较多，所以应用比理解更重要）原理：由二分类问题引出，如下图，问题是找到一条最宽的路劲划分两种分类，且路径1/2处的直线就是最优的直线。进而将问题由二维（x轴和y轴）特征数据的分类拓展到更高维度的分类问题中，将问题转换为了多维问题，就会涉
疋瓞·2023-09-20 00:08

支持向量机（SVM）案例分析

支持向量机（supportvectormachines,SVM）是一种二分类模型，所谓二分类模型是指比如有很多特征（自变量X）对另外一个标签项（因变量Y）的分类作用关系，比如当前有很多特征，包括身高、年龄
spssau·2023-09-19 02:36

西瓜书读书笔记整理（六）—— 第六章 支持向量机

第六章支持向量机6.1间隔与支持向量6.1.1什么是支持向量机6.1.2支持向量与间隔6.1.3支持向量机的求解过程6.2对偶问题（dualproblem）6.2.1什么是对偶问题6.2.2如何求解支持向量机的对偶问题
smile-yan·2023-09-18 07:17

05模型建立与评价

线性回归算法、BP神经网络算法、决策树、支持向量机、KNN等无监督学习：自动对输入的资料进行分类或分群，以寻找数据的模型和规律。
糖雪球_ae18·2023-09-18 02:44

svm支持向量机python

#encoding:utf8fromnumpyimport*importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltdefload_data(filename):dataset,labels=[],[]withopen(filename,'r')asf:forlineinf:x,y,label=[float(i)foriinline.strip().split()]d
吃番茄的土拨鼠·2023-09-17 19:59

机器学习算法总结

回归算法线性回归算法：支持向量机&向前逐步回归&惩罚线性回归（岭回归/套索回归/ElasticNet/最小角度回归LARS/Glmnet）非线性回归算法二元决策树：分割点评价标准是基尼不纯性度量和信息增益自举集成
doverxu·2023-09-17 16:03

svm

支持向量机是建立在统计学习理论基础之上的新一代机器学习算法，支持向量机的优势主要体现在解决线性不可分问题，它通过引入核函数，巧妙地解决了在高维空间中的内积运算，从而很好地解决了非线性分类问题。
gyDBD·2023-09-17 12:13

计算机竞赛 机器视觉的试卷批改系统 - opencv python 视觉识别

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·2023-09-17 05:21

基于支持向量机的试剂条图像识别，基于SVM的图像识别，SVM的详细原理，Libsvm工具箱使用注意事项

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代码下载链接：基于支持向量机SVM的试剂条图像自动识别，基于SVM的试剂条图像自动读取资源-CSDN文库
神经网络机器学习智能算法画图绘图·2023-09-17 04:14

OpenCV实战（32）——使用SVM和定向梯度直方图执行目标检测

使用SVM和定向梯度直方图执行目标检测0.前言1.HOG图像特征2.交通标志分类2.1SVM模型2.2SVM原理3.HOG可视化4.人物检测5.完整代码小结系列链接0.前言本节中，我们将介绍机器学习方法支持向量机
盼小辉丶·2023-09-15 06:00

输电线路故障诊断（Python代码，逻辑回归、决策树、随机森林、XGBoost和支持向量机五种不同方法诊断）

效果视频：输电线路故障诊断（Python代码，逻辑回归、决策树、随机森林、XGBoost和支持向量机五种不同方法诊断）_哔哩哔哩_bilibili1.数据仿真平台仿真模型分别获取单相接地故障、两相接地故障
深度学习的奋斗者·2023-09-15 03:06

linux手写数字识别,OpenCV 3.0中的SVM训练 mnist 手写字体识别

前言：SVM(支持向量机)一种训练分类器的学习方法mnist是一个手写字体图像数据库，训练样本有60000个，测试样本有10000个LibSVM一个常用的SVM框架OpenCV3.0中的ml包含了很多的
Photosource·2023-09-14 22:13

【AI】机器学习——支持向量机(非线性及分析)

5.支持向量机(线性SVM)文章目录5.4非线性可分SVM5.4.1非线性可分问题处理思路核技巧核函数特点核函数作用于SVM5.4.2正定核函数由K(x,z)K(x,z)K(x,z)构造H\mathcal
AmosTian·2023-09-14 07:55

【AI】机器学习——支持向量机(线性模型)

支持向量机是一种二分类算法，通过在高维空间中构建超平面实现对样本的分类文章目录5.1SVM概述5.1.1分类5.2线性可分SVM5.2.1线性可分SVM基本思想5.2.2策略函数间隔几何间隔硬间隔最大化
AmosTian·2023-09-14 07:54

机器学习技术（九）——支持向量机算法实操(基于SVM的模型对潜在运营商客户进行分类)

机器学习技术（九）——支持向量机算法实操文章目录机器学习技术（九）——支持向量机算法实操一、引言二、数据集介绍三、导入相关依赖库四、读取数据五、数据可视化分析1、是否为潜在客户与不同用户主叫时长对比2、
天海一直在AI·2023-09-14 06:21

分类预测 | MATLAB实现基于SVM-Adaboost支持向量机结合AdaBoost多输入分类预测

分类预测|MATLAB实现基于SVM-Adaboost支持向量机结合AdaBoost多输入分类预测目录分类预测|MATLAB实现基于SVM-Adaboost支持向量机结合AdaBoost多输入分类预测预测效果基本介绍模型描述程序设计参考资料预测效果基本介绍
机器学习之心·2023-09-11 22:05

分类预测 | Matlab实现基于LFDA-SVM局部费歇尔判别数据降维结合支持向量机的多输入分类预测

分类预测|Matlab实现基于LFDA-SVM局部费歇尔判别数据降维结合支持向量机的多输入分类预测目录分类预测|Matlab实现基于LFDA-SVM局部费歇尔判别数据降维结合支持向量机的多输入分类预测效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍基于局部费歇尔判别数据降维的
机器学习之心·2023-09-11 09:39

机器学习实战-系列教程6：SVM分类实战1之简单SVM分类（鸢尾花数据集/软间隔/线性SVM/非线性SVM/scikit-learn框架）项目实战、原理解读、代码解读

机器学习实战系列总目录本篇文章的代码运行界面均在Pycharm中进行本篇文章配套的代码资源已经上传SVM分类实战1之简单SVM分类SVM分类实战2线性SVMSVM分类实战3非线性SVM支持向量机（SupportVectorMachines
机器学习杨卓越·2023-09-11 05:50

量化：基于支持向量机的择时策略

文章目录参考机器学习简介策略简介SVM简介整体流程收集数据准备数据建立模型训练模型测试模型调节参数参考Python机器学习算法与量化交易利用机器学习模型，构建量化择时策略机器学习简介机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律，并利用规律对未知数据进行预测的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论，机器学习与推断统计学联系尤为密切，也
无名J0kзr·2023-09-10 09:29

机器学习之感知机

感知机是最简单的单层人工神经网络，也是二元线性分类模型，是神经网络和支持向量机的基础。
是小橙子呀·2023-09-09 22:54

机器学习——支持向量机（SVM）

机器学习——支持向量机（SVM）文章目录前言一、SVM算法原理1.1.SVM介绍1.2.核函数（Kernel）介绍1.3.算法和核函数的选择1.4.算法步骤1.5.分类和回归的选择二、代码实现（SVM）
星石传说·2023-09-09 05:01

斯坦福 CS229 机器学习中文讲义 翻译完成

斯坦福CS229机器学习中文讲义第一部分到第三部分第四部分生成学习算法第五部分支持向量机第六部分学习理论第七部分正则化与模型选择感知器和大型边界分类器K均值聚类算法混合高斯和期望最大化算法第九部分期望最大化算法第十部分因子分析第十一部分主成分分析第十二部分独立成分分析第十二部分强化学习和控制线性二次调节
布客飞龙·2023-09-09 04:59

2023数学建模国赛E题黄河水沙监测数据分析完整代码分析+处理结果+思路文档

题黄河水沙监测数据分析完整代码分析+处理结果+思路分析（30+页），包括数据预处理、数据可视化（分组数据分布图可视化、相关系数热力图可视化、散点图可视化）、回归模型（决策树回归模型、随机森林回归、GBDT回归、支持向量机回归
Kerry_6·2023-09-08 21:10

支持向量机SVM代码详解——多分类/降维可视化/参数优化【python】

篇1：SVM原理及多分类python代码实例讲解（鸢尾花数据）SVM原理支持向量机（SupportVectorMachine,SVM），主要用于小样本下的二分类、多分类以及回归分析，是一种有监督学习的算法
lichensun·2023-09-08 15:14

支持向量机

一、支持向量机1.基本概念1）什么是支持向量机支持向量机（SupportVectorMachines）是一种二分类模型，在机器学习、计算机视觉、数据挖掘中广泛应用，主要用于解决数据分类问题，它的目的是寻找一个超平面来对样本进行分割
Aix959·2023-09-08 08:30

数据分享|WEKA信贷违约预测报告：用决策树、随机森林、支持向量机SVM、朴素贝叶斯、逻辑回归...

完整报告链接：http://tecdat.cn/?p=28579作者：NuoLiu数据变得越来越重要，其核心应用“预测”也成为互联网行业以及产业变革的重要力量。近年来网络P2P借贷发展形势迅猛，一方面普通用户可以更加灵活、便快捷地获得中小额度的贷款，另一方面由于相当多数量用户出现违约问题而给P2P信贷平台以及借贷双方带来诸多纠纷，因此根据用户历史款情况准确预测潜在是否还会发生违约就非常有必要（点击
拓端研究室TRL·2023-09-08 04:52

基于Python实现的深度学习技术在水文水质领域应用

目录一、深度学习的基本概念和发展现状二、Python系列开源软件包基本用法三、前馈神经网络模型、原理和代码实现四、前馈神经网络模型在水质、水位预测中的应用五、卷积神经网络模原理、结构和应用，与支持向量机进行比较六
WangYan2022·2023-09-07 06:44

支持向量机SVM核心原理与应用

SVM直接理解支持向量机（SVM，SupportVectorMachine）为了区分两类维度数据，N为数据的样本数，M为维度数，如何设计一个维度为M-1的超平面，将两类数据区分开来。
数学超级菜的数学家·2023-09-07 05:32

2018年最受大家欢迎的五大机器学习工具和五大数据学习数据

本文将罗列机器学习和数据科学应用程序中最有用的十大Python工具五大机器学习工具1、ShogunSHOGUN是一个机器学习工具箱，专注于支持向量机（S
栀子花_ef39·2023-09-06 09:13

时序预测 | MATLAB实现LSSVM最小二乘支持向量机时间序列预测未来

时序预测|MATLAB实现LSSVM最小二乘支持向量机时间序列预测未来目录时序预测|MATLAB实现LSSVM最小二乘支持向量机时间序列预测未来预测效果基本介绍程序设计参考资料预测效果基本介绍1.Matlab
机器学习之心·2023-09-06 08:39

支持向量机（一）

文章目录前言分析数据集线性可分情况下的支持向量机原始问题凸优化包解法对偶问题凸优化包解法数据集线性不可分情况下的线性支持向量机与软间隔最大化前言在支持向量机中，理论逻辑很简单：最大化最小的几何间隔。
赛文忆莱文·2023-09-05 05:44

支持向量机（二）

文章目录前言具体内容前言总算要对稍微有点难度的地方动手了，前面介绍的线性可分或者线性不可分的情况，都是使用平面作为分割面的，现在我们采用另一种分割面的设计方法，也就是核方法。核方法涉及的分割面不再是wx+b=0wx+b=0wx+b=0，而是f(x)=0f(x)=0f(x)=0了。具体内容核方法其实就是坐标映射方法，类似于我们进行回归的时候对于反函数曲线采用y=wx+by=\frac{w}{x}+b
赛文忆莱文·2023-09-05 05:09

时序预测 | MATLAB实现PSO-LSSVM粒子群算法优化最小二乘支持向量机时间序列预测未来

时序预测|MATLAB实现PSO-LSSVM粒子群算法优化最小二乘支持向量机时间序列预测未来目录时序预测|MATLAB实现PSO-LSSVM粒子群算法优化最小二乘支持向量机时间序列预测未来预测效果基本介绍模型描述程序设计参考资料预测效果基本介绍
机器学习之心·2023-09-05 00:56

SVM支持向量机对数据分类+利用SVM对股价进行预测及历史走势模拟

使用支持向量机进行数据分类，第二个代码效果不太好，需要优化。
mnwl12_0·2023-09-04 22:02

SVM(支持向量机)的原理

原博文：支持向量机（SVM）入门理解与推导一、简介支持向量机（supportvectormachines）是一种二分类模型，它的目的是寻找一个超平面来对样本进行分割，分割的原则是间隔最大化，最终转化为一个凸二次规划问题来求解
ghostdogss·2023-09-04 03:04

数学建模--模型总结（5）

动态规划，存贮论、代理模型、响应面分析法、列生成算法预测模型：微分方程，小波分析，回归分析，灰色预测，马尔可夫预测，时间序列分析(ARMAARMAARIMA,LSTM神经网络)，混沌模型时间序列预测，支持向量机
viperrrrrrr·2023-09-03 05:21
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