支持向量机svm 第18页

支持向量机SVM

（Machinelearning）包括单参数的线性回归、多参数的线性回归、OctaveTutorial、LogisticRegression、Regularization、神经网络、机器学习系统设计、SVM

hellotruth·2023-11-02 18:52

机器学习---支持向量机的初步理解

1.SVM的经典解释改编自支持向量机解释得很好|字节大小生物学(bytesizebio.net)话说，在遥远的从前，有一只贪玩爱搞破坏的妖怪阿布劫持了善良美丽的女主小美，智勇双全的男主大壮挺身而出，大壮跟随阿布来到了妖怪的住处

三月七꧁ ꧂·2023-11-02 18:21

16. 机器学习 - 决策树

在上一节课讲SVM之后，再给大家将一个新的分类模型「决策树」。我们直接开始正题。

茶桁·2023-11-02 12:21

机器学习_XGB模型训练内存溢出解决方案

数据读取与处理模型训练之前笔者有写过数据读取与处理解决内存溢出的相关处理方案（核心是用生成器分批处理）可以看笔者之前的文章：机器学习预处理效率及内存优化（多进程协程优化）本文主要讲解如何处理xgb模型训练的时候内存溢出的情况一、内存数据转libsvm

Scc_hy·2023-11-02 11:44

支持向量机入门系列-3：寻找最优值的下界

我们首先要引入包含不等式约束的优化问题，标准形式如下：（1）f(x)是目标函数，而后面分别是一系列的不等式约束和等式约束。我们首先明确几个概念：可行点（可行解）：所有满足约束的点x。可行域：所有可行点组成的点集，记为R。正式写出来就是：最优点（最优解）：满足约束（也就是处于可行域之内）并且使目标函数达到最小的点，记为x*。最优值：如果找到了x*，p*=f(x*)就是最优值。明确了这些概念以后我们就

赫然·2023-11-02 08:00

One-class SVM算法对Letter Recognition数据集进行异常值检测，给个代码。

One-classSVM算法是一种异常值检测算法，它只需要正常样本的数据来训练模型，然后用训练出的模型来判断新样本是否为异常样本。

芥子纳须弥1116·2023-11-02 08:57

python one class svm_Python机器学习笔记：One Class SVM

前言最近老板有一个需求，做单样本检测，也就是说只有一个类别的数据集与标签，因为在工厂设备中，控制系统的任务是判断是是否有意外情况出现，例如产品质量过低，机器产生奇怪的震动或者机器零件脱落等。相对来说容易得到正常场景下的训练数据，但故障系统状态的收集示例数据可能相当昂贵，或者根本不可能。如果可以模拟一个错误的系统状态，问题就好解决多了，但无法保证所有的错误状态都被模拟到，所以只能寻找单样本检测相关的

weixin_39575775·2023-11-02 08:56

One-class SVM算法对Optdigits数据集进行异常值检测，给个代码。

One-classSVM算法可以用来进行异常值检测，用于检测离群值。

kdbshi·2023-11-02 08:26

异常检测算法（二）：OneClassSVM【严格讲，不是outlier检测方法，而是novelty检测方法】【但数据维度很高或对相关数据分布没任何假设情况下，也可作为一种很好的outlier检测方法】

OneClassSVM两个功能：无监督异常值检测；解决非平衡样本分类；在做非平衡样本分类的问题时，其中如果有一类比例严重失调，就可以直接用这个方式来做：OneClassSVM；OneClassSVM还有一个功能就是异常值检测

u013250861·2023-11-02 08:25

单样本检测方法-One Class SVM

Python机器学习笔记——OneClassSVM前言最近老板有一个需求，做单样本检测，也就是说只有一个类别的数据集与标签，因为在工厂设备中，控制系统的任务是判断是是否有意外情况出现，例如产品质量过低，

试一试名字能有多长·2023-11-02 08:55

PCA、LOF、IForest、One-Class SVM异常检测例子

原数据（鸢尾花）fromsklearnimportdatasets#导入内置数据集模块iris=datasets.load_iris()#导入鸢尾花的数据集x=iris.data[:,0:2]#样本数据共150个，取前两个特征，即花瓣长、宽#可视化数据集importmatplotlib.pyplotaspltplt.scatter(x[:,0],x[:,1])#x的第0列绘制在横轴，x的第1列绘制

萌新待开发·2023-11-02 08:23

利用one-class SVM进行异常值检测

python数据分析与数据化运营宋天龙sklearn中提供了one-classSVM和EllipticEnvelope两种方法用于异常检测，前者基于libsvm实现的非监督式异常检测方法，可用于做高维度分布的评估

何国庆·2023-11-02 08:52

高效处理异常值的算法：One-class SVM模型的自动化方案

一、引言数据清洗和异常值处理在数据分析和机器学习任务中扮演着关键的角色。清洗数据可以提高数据质量，消除噪声和错误，从而确保后续分析和建模的准确性和可靠性。而异常值则可能对数据分析结果产生严重影响，导致误导性的结论和决策。因此，有效的异常值处理方法对于保证数据分析的准确性至关重要。在过去，人工处理异常值是一种常见的方法，但随着数据规模的不断增大和复杂度的提高，传统的人工处理方法变得不够高效和可扩展。

笑不语·2023-11-02 07:47

KVM — Kernel-based Virtual Machine

KVM增加了第三种模式：客户模式(有自己的内核和用户模式)KVM的虚拟机需要硬件支持，即如IntelVT技术(vmx)或AMDV技术(svm).且Linux发行版本必须在64bit环境中才能使用

WWWWWWWWolf·2023-11-02 07:14

Data Augmentation 数据增强分类

在涉及文本识别的数据集上，如MNIST或支持向量机，这不是一个保持标签的转换。2.Colorspace数字图

龙小治·2023-11-02 06:57

回归预测 | Matlab实现SSA-CNN-SVM麻雀算法优化卷积神经网络-支持向量机的多输入单输出回归预测

回归预测|Matlab实现SSA-CNN-SVM麻雀算法优化卷积神经网络-支持向量机的多输入单输出回归预测目录回归预测|Matlab实现SSA-CNN-SVM麻雀算法优化卷积神经网络-支持向量机的多输入单输出回归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

机器学习之心·2023-11-02 01:44

回归预测 | Matlab实现WOA-CNN-SVM鲸鱼算法优化卷积神经网络-支持向量机的多输入单输出回归预测

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机器学习之心·2023-11-02 01:44

回归预测 | Matlab实现SO-CNN-SVM蛇群算法优化卷积神经网络-支持向量机的多输入单输出回归预测

Matlab实现SO-CNN-SVM蛇群算法优化卷积神经网络-支持向量机的多输入单输出回归预测目录Matlab实现SO-CNN-SVM蛇群算法优化卷积神经网络-支持向量机的多输入单输出回归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

机器学习之心·2023-11-02 01:12

机器学习之PyTorch和Scikit-Learn第3章使用Scikit-Learn的机器学习分类器之旅Part 1

本章讲解的主要内容有：介绍用于分类的健壮知名算法，如逻辑回归、支持向量机、决策树和K

矢寸心·2023-11-01 06:18

R - 核支持向量机预测模型构建详解：以短波辐射通量shortwave flux为例

目录0.问题导入1.示例数据2.导入示例数据3.将示例数据按照70%/30%拆分为训练组与验证组4.构建核支持向量机预测模型（SVR）5.模型训练结果与实测数据相关性及RMSE分析（图1）6.模型训练结果与实测数据时间路径分析

TroyShen·2023-10-31 23:57

通过arthas vmtool 调用线上正在运行的service方法

通过arthasvmtool调用线上正在运行的service方法场景场景具体描述业务上有某个缓存需要删除，但是没有写删除key的远程接口通过arthas执行service方法，删除缓存key1.前期准备

JavaNice哥·2023-10-31 16:32

matlab svm使用教程,使用matlab的svm(支持向量机)参数介绍

svmtrain(1,2,3,4,5,6)可见该训练模型函数有6个参数的得到训练model。1.第一个是需要训练的数据(a1,a2,a3...)ai=(x1,x2,x3...)

weixin_39796149·2023-10-31 11:29

一百九十八、Java——IDEA项目中有参构造、无参构造等快捷键（持续梳理中）

一、目的由于IDEA项目中有很多快捷键，可以很好的提高开发效率，因此整理一下二、快捷键（一）快捷键生成publicstaticvoidmain(String[]args){}快捷键：psvm（二）快捷键在

天地风雷水火山泽·2023-10-31 09:12

C#，数值计算——分类与推理Svmpolykernel的计算方法与源程序

1文本格式usingSystem;namespaceLegalsoft.Truffer{publicclassSvmpolykernel:Svmgenkernel{publicintn{get;set;

深度混淆·2023-10-31 08:45

数据融合的方法及典型应用

一、数据融合的方法数据融合的基本方法包括神经网络、支持向量机、主成分分析、小波变换等。下面将简要介绍其中的两种方法。神经网络是一种模拟人脑神经元结构的计算模型，能够模拟人类的联想、学习和

渣渣威的仿真秀·2023-10-31 08:48

Linux Mint虚拟机安装常用软件

Ubuntu差不多，但是设计的更加人性化1.VMWare安装LinuxMint默认都安装完了，不得不说LinuxMint安装时的UI比Ubuntu强不会出现挡住前进按钮的情况2.安装VMWareToolsVMWare

Ujimatsu·2023-10-31 07:35

虚拟化技术----kvm

安装kvm、创建虚拟机yumgrouplistcat/proc/cpuinfo|grep-E'vmx|svm'yumgrouplistyumgroupinstall"VirtualizationHost

--w--·2023-10-31 07:26

回归预测 | Matlab实现RIME-CNN-SVM霜冰优化算法优化卷积神经网络-支持向量机的多变量回归预测

回归预测|Matlab实现RIME-CNN-SVM霜冰优化算法优化卷积神经网络-支持向量机的多变量回归预测目录回归预测|Matlab实现RIME-CNN-SVM霜冰优化算法优化卷积神经网络-支持向量机的多变量回归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

机器学习之心·2023-10-31 06:01

仪酷LabVIEW OD实战(1)——目标检测Object Detection工具包的安装

‍‍博客主页：virobotics(仪酷智能)：LabVIEW深度学习、人工智能博主所属专栏：『LabVIEW深度学习工具包』『仪酷LabVIEW目标检测工具包实战』上期文章：『使用LabVIEW实现SVM

仪酷智能·2023-10-31 04:30

机器学习 - 支持向量机

Hi,你好。我是茶桁。逻辑回归预测心脏病在本节课开始呢，我给大家一份逻辑回归的练习，利用下面这个数据集做了一次逻辑回归预测心脏病的练习。本次练习的代码在「茶桁的AI秘籍」在Github上的代码库内，数据集的获取在文末。这样做是因为我的数据集都是和百度盘同步的，很多数据集过大了，所以也就不传Github了。而且，我直接获取盘内同步数据也更方便。还有一个原因，有些数据集可能以后会收费获取。好，让我们进

茶桁·2023-10-31 03:28

计算机视觉面试之物体检测

4.利用SVM进行特征向量分类。二、Fast-RCNNRCNN中有CNN重复计算，Fast-RCNN则去掉重复计算，并微调候选框位置。1.整幅图经过CNN，得到特征图。2.提取候选框（Sele

梦无音·2023-10-31 00:22

线性不可分用支持向量机和神经网络,高频率留下的是图像细节。低频率留下的是图像整体。通过滤波永远只会使图像失去更多的信息，而不是增加细节。

高频率留下的是图像细节。低频率留下的是图像整体。通过滤波永远只会使图像失去更多的信息，而不是增加细节。"线性"和"线性不可分"是机器学习中的两个重要概念。线性：想象一下，你有一堆红色和蓝色的球，你需要将它们分开。如果你可以用一条直线（在二维空间）或一个平面（在三维空间）将这两种颜色的球完全分开，那么我们就说这些数据是线性可分的。例如，假设你有一个篮球场，红队的球员都在一个半场，蓝队的球员都在另一个

鼾声鼾语·2023-10-30 17:21

目标检测的发展

RCNN通过SelectiveSearch算法进行regionproposals，使用CNN对proposals提取特征，然后将提取的特征输入SVM进行分类，最后利用全连接网络进行边框回归（线性脊回归）

Bulbbbb·2023-10-30 17:29

人工智能 python入门体验课_Python系列课程——人工智能篇简单入门

weixin_39536427·2023-10-30 17:22

古老的spc也可以用机器学习（三）-支持向量机算法

现在大数据、机器学习应用越来越广泛，而机器学习算法的一个常见应用就算异常检测，本文介绍的是一种叫做二分类支持向量机算法进行异常检测。支持向量机简单描述一下，不做过多解释。

statr·2023-10-30 14:10

C#，数值计算——分类与推理Svmlinkernel的计算方法与源程序

1文本格式usingSystem;namespaceLegalsoft.Truffer{publicclassSvmlinkernel:Svmgenkernel{publicintn{get;set;}

Trufferover·2023-10-30 08:39

《Machine Learning in Action》—— 白话贝叶斯，“恰瓜群众”应该恰好瓜还是恰坏瓜

手撕机器学习系列文章目前已经更新了支持向量机SVM、决策树、K-近邻（KNN），现在我们来玩玩贝叶斯算法，其他机器学习系列文章可根据自己需求来食用（持续更新中）：《MachineLe

玩世不恭的Coder·2023-10-30 07:44

IntelliJ IDEA 常用快捷键

1.自动代码常用的有fori/sout/psvm+Tab即可生成循环、System.out、main方法等boilerplate样板代码，例

东北一绝、英俊侠·2023-10-29 16:35

IntelliJ IDEA 快捷键终极大全，一键三连！

自动代码常用的有fori/sout/psvm+Tab即可生成循环、System.out、main方法等boilerplate样板代码。例如要输入for(Useruse

琥珀之序·2023-10-29 16:31

IntelliJ IDEA 常用快捷键总结

1.自动代码常用的有fori/sout/psvm+Tab即

公众号：Java后端·2023-10-29 16:31

IntelliJ IDEA 快捷键大全

Ctrl+Alt+O优化导入的类和包Alt+Insert生成代码(如get,set方法,构造函数等)或者右键（Generate）fori/sout/psvm+TabCtrl+Alt+T生成trycatch

fly_manss·2023-10-29 16:57

深度学习——目标检测（R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN）

目录一、RCNN二、FastR-CNN三、FasterR-CNN四、FPN(FeaturePyramidNetworks)一、RCNN2000个框，每个框都得到4096个特征，把得到的输入svm，得出20

清园暖歌·2023-10-29 11:26

SVG类库

您可以设计漂亮的图标作为支持向量机，并缩放到任何大小，而不损失质量。考虑到视网膜显示器的发展，这是SVG格式的最大优点之一。如果你想动画或操纵你的svg，这将需要更多的工作。

Shiyouzhang·2023-10-29 10:08

基于PCA的字体分类代码

目录1数据集介绍2PCA3SVM4参数调优使用pca和机器学习算法，完成不同字体的分类模型，详细代码请私信，包含数据集，完整的jupyter代码，英文报告。

王小葱鸭·2023-10-29 09:17

【ChatGPT助我开发】利用ChatGPT编写基于Matlab的SVM的蔬菜分类项目

序言从去年12月份开始用ChatGPT，一直被惊艳到，然后问一些奇怪的问题，到现在助力开发，我发现合适的提示词（Prompt）会很大程度影响到生成的质量，我在开发的过程中也会逐渐完善修改，最终能完美的写出合适的代码。当然进程的时候会发现ChatGPT会犯一些小错误，在有一定知识基础之下，开发还是非常快的。数据集首先，我做的是蔬菜分类项目，理所应当的需要一些图片，这里收集了分别三种蔬菜，各30张图片

沉睡的小灰·2023-10-29 09:35

Intellij IDEA 提效小技巧

输入psvm

你的凯子很吊·2023-10-29 09:01

38基于matlab的期货预测，利用PSO优化SVM和未优化的SVM进行对比，得到实际输出和期望输出结果。

基于matlab的期货预测，利用PSO优化SVM和未优化的SVM进行对比，得到实际输出和期望输出结果。

顶呱呱程序·2023-10-29 09:45

C#，数值计算——分类与推理，基座向量机高斯核（Svmgausskernel）的计算方法与源程序

Nolog,noAI.1文本格式usingSystem;namespaceLegalsoft.Truffer{publicclassSvmgausskernel:Svmgenkernel{privateintn

Trufferover·2023-10-29 08:57

C#，数值计算——分类与推理，基座向量机的 Svmgenkernel的计算方法与源程序

1文本格式usingSystem;namespaceLegalsoft.Truffer{publicabstractclassSvmgenkernel{publicintm{get;set;}publicintkcalls

Trufferover·2023-10-29 08:55

机器学习第六章支持向量机学习笔记

1.如何为一个训练集找到可以划分不同类别样本的划分超平面划分超平面那可以通过一个线性方程来描述使划分超平面的划分结果正确的训练样例称为支持向量两个异类（超平面两边的）支持向量（训练样例）到超平面的距离之和为间隔找到使训练样本具有最大间隔的划分超平面，也就是找到满足条件的参数wb，使间隔最大2训练完成后只需保留支持向量（被正确划分的向量）对偶问题3.如何处理非线性问题1）高维映射为了简化高维映射后对

69ae7603d0cc·2023-10-29 04:28

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