灰狼算法优化支持向量机

基于社交网络算法优化的二维最大熵图像分割

智能优化算法应用：基于社交网络优化的二维最大熵图像阈值分割-附代码文章目录智能优化算法应用：基于社交网络优化的二维最大熵图像阈值分割-附代码1.前言2.二维最大熵阈值分割原理3.基于社交网络优化的多阈值分割4.算法结果：5.参考文献：6.Matlab代码摘要：本文介绍基于最大熵的图像分割，并且应用社交网络算法进行阈值寻优。1.前言阅读此文章前，请阅读《图像分割：直方图区域划分及信息统计介绍》htt

智能算法研学社（Jack旭）·2024-09-16 10:21

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

java tcp 客户端绑定端口_Java利用TCP协议实现客户端与服务器通信(附通信源码)

上一篇博客和大家分享了在网络编程中要注意的基础知识，关于IP、TCP、UDP以及端口和套接字的一些概念，想了解的小伙伴可以看我的这篇文章“盘点那些进行网络编程必须要知道的基础知识”，那么今天大灰狼就来和大家分享一下如何使用

Mrs.Wong·2024-09-11 09:34

Matlab实现BP-NSGA-II多目标预测优化方法

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：本文涉及将遗传算法优化的BP神经网络与NSGA-II相结合，应用于多目标预测问题的解决。

含老司开挖掘机·2024-09-10 20:08

高效的嵌入式系统架构设计

高效的嵌入式系统架构设计1.高效的嵌入式系统架构设计2.算法优化1.高效的嵌入式系统架构设计设计高效的嵌入式系统架构是确保系统性能和能效的关键。

迷璃学妹·2024-09-09 15:37

深度学习与遗传算法的碰撞——利用遗传算法优化深度学习网络结构（详解与实现）

self.model.add(layers.Dense(10,activation=‘relu’))self.model.build(input_shape=(4,28*28))self.model.summary()self.model.compile(optimizer=optimizers.Adam(lr=0.01),loss=losses.CategoricalCrossentropy(f

2401_84003733·2024-09-09 12:42

早安，晚安

不好不好”男人看着手机，摇着头她与他相识一场酒会上，那男人就是披着狼皮的小羔羊，而女伴喝，却是不折不扣的大灰狼啊最后男人还是输了，“早安，今天还是一样美丽”，然后满意的笑了，把手机开到最大音量吃早餐，等待这一声提醒

潜如·2024-09-05 17:39

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

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

【HLOA-BP】基于角蜥蜴算法优化BP神经网络的风电功率预测研究（Matlab代码实现）

欢迎来到本博客❤️❤️博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。本文目录如下：目录⛳️赠与读者1概述一、研究背景与意义二、研究方法三、研究挑战与展望2运行结果3参考文献4Matlab代码、数据⛳️赠与读者‍做科研，涉及到一个深在的思想系统，需要科研者逻辑缜密，踏实认真，但是不能只是努力，很多时候借力比努力更重要，然后还要有仰望星空的创新点和启发点。

@橘柑橙柠桔柚·2024-09-03 19:34

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

002-艾尔文森林

艾尔文森林的夜永远是那么宁谧平和，明月高悬山巅，银色月光铺满大地，虫鸣声轻灵悦耳，迪菲亚强盗拿着匕首踱来踱去，觅食的灰狼偶尔跃向草丛里的野兔……忘掉一切喧嚣与不快，全身心投入打怪的伟大事业中去！

晓雾迷蝶·2024-09-03 02:43

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

基于STM32的智能物料运载小车：OpenMV和OpenCV结合图像识别与运动控制算法优化（代码示例）

一、项目概述智能物料运载小车项目旨在开发一款能够自主移动并进行物料搬运的智能设备。该小车通过多种传感器和智能控制算法，实现自动识别和搬运物料，提高物流效率，减少人工成本。项目的核心价值在于：提高效率：通过自动化搬运，减少人力需求，提升工作效率。降低错误率：利用传感器和图像处理技术，确保物料的准确搬运。增加灵活性：全方位移动能力使小车能够在复杂环境中自如穿行。二、系统架构1.系统架构设计本项目的系统

极客小张·2024-08-31 22:00

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

基于STM32的工厂安全监测系统：采用FreeRTOS、MQTT协议、InfluxDB存储与Grafana可视化，实现实时数据监测与异常检测算法优化的综合解决方案（代码示例）

一、项目概述项目目标与用途随着工业自动化的不断推进，工厂的安全问题成为了企业管理者关注的重点。工厂中的温度、湿度、气体浓度、烟雾、压力等环境参数直接影响着生产的安全性和产品的质量。本项目旨在设计并实现一个嵌入式工厂安全监测系统，实时监测工厂环境中的关键安全参数，通过无线通信模块将数据传输到云端进行存储和分析，从而实现对工厂环境的智能化监控和预警。项目解决的问题与价值实时监测：实时采集工厂内的温度、

极客小张·2024-08-30 20:03

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

选择排序【详解】

下面我会带着大家重新把这种排序方法走一遍，使你能够透彻的理解这两种算法的原理，能把它们清晰的区分开，并且分别实现这两种排序的算法优化。

圣喵·2024-08-30 15:24

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

【KELM回归预测】基于麻雀算法优化核极限学习SSA-KELM-Adaboost实现风电回归预测附matlab代码

以下是使用麻雀算法优化核极限学习机（SSA-KELM）和Adaboost算法实现风电回归预测的MATLAB代码示例：matlab复制%导入风电数据load(‘wind_data.mat’);%假设数据存储在

天天酷科研·2024-08-29 16:27

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

【LSTM回归预测】遗传算法优化注意力机制的长短时记忆神经网络GA-attention-LSTM数据回归预测【含Matlab源码 3738期】

⛄一、遗传算法优化注意力机制的长短时记忆神经网络GA-attention-LSTM数据回归预测风力发电是一种清洁能源，越来越受到人们的关注和重视。

Matlab领域·2024-08-28 02:46

时序分解 | Matlab实现NGO-ICEEMDAN基于北方苍鹰算法优化ICEEMDAN时间序列信号分解

✅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信号处理是现代科学技术中的重要组成部分，而信号去噪作为信号处理的一个重要分支，在许多领域中都有着广泛的

天天Matlab代码科研顾问·2024-08-27 16:10

神经网络深度学习梯度下降算法优化

【神经网络与深度学习】以最通俗易懂的角度解读[梯度下降法及其优化算法]，这一篇就足够（很全很详细）_梯度下降在神经网络中的作用及概念-CSDN博客https://blog.51cto.com/u_15162069/2761936梯度下降数学原理

海棠如醉·2024-08-27 15:00

基于灰狼优化算法(GWO)优化CNN-BiGUR-Attention风电功率预测研究（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录⛳️赠与读者1概述一、研究背景与意义二、算法原理与模型构建1.灰狼优化算法(GWO)2.CNN-BiGRU-Attention模型3.GWO优化CNN-BiGRU-Attention模型三

qq_551705769·2024-08-27 14:27

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

基于北方苍鹰算法优化CNN-BiGUR-Attention风电功率预测研究（Matlab代码实现）

欢迎来到本博客❤️❤️博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。本文目录如下：目录⛳️赠与读者1概述一、研究背景与意义二、研究方法1.模型组成2.研究步骤三、研究成果与应用前景四、结论2运行结果3参考文献4Matlab代码、数据⛳️赠与读者‍做科研，涉及到一个深在的思想系统，需要科研者逻辑缜密，踏实认真，但是不能只是努力，很多时候借力比努力更重要，

然哥爱编程·2024-08-27 05:58

【matlab】分类回归——智能优化算法优化径向基神经网络

目录径向基（RadialBasisFunction,RBF）神经网络一、基本概念二、网络结构三、工作原理四、学习算法五、优点与应用六、与BP神经网络的比较智能优化算法常见的智能优化算法灰狼优化算法（GreyWolfOptimizer

passion更好·2024-08-26 06:56

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

红豆的故事

很久很久以前，有一只大灰狼，它的肚子非常非常饿，于是，它就出去找吃的。北北：那不是小红帽的故事吗？南南：不对，是红豆的故事。

水中青荇·2024-08-21 20:08

【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

大灰狼与小白兔

有一天，爱画画的小白兔到森林里去画画，突然，有一只大灰狼发现了它，小白兔也发现了，小白兔想了想，终于，想到了办法，它拿起画笔，忘腿上画画。趁大灰狼不注意，跑到草丛里。

从不轻言放弃·2024-02-26 22:28

麻雀算法优化BP神经网络回归分析，麻雀算法优化BP神经网络回归预测，麻雀优化算法改进BP神经网络客流量预测

目录背影BP神经网络的原理BP神经网络的定义BP神经网络的基本结构BP神经网络的神经元BP神经网络的激活函数，BP神经网络的传递函数麻雀算法原理麻雀算法主要参数麻雀算法流程图麻雀算法优化测试函数代码麻雀算法优化

神经网络机器学习智能算法画图绘图·2024-02-23 17:36

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

Python系列（17）—— 位运算符

这些运算符在底层系统编程、算法优化、网络通信等领域有广泛的应用。二、位运算符介绍按位与（&）：对应位都为1时，结果位才为1，否则为0。按位或（|）：对应位

隐私无忧·2024-02-20 21:01

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

基于WOA优化的Bi-LSTM多输入时序回归预测（Matlab）鲸鱼算法优化双向长短期神经网络时序回归预测

目录一、程序及算法内容介绍：基本内容：亮点与优势：二、实际运行效果：三、算法介绍：鲸鱼优化算法（WOA）：双向长短期神经网络（Bi-LSTM）：四、完整程序下载：一、程序及算法内容介绍：基本内容：本代码基于Matlab平台编译，将WOA(鲸鱼优化算法)与Bi-LSTM（双向长短期记忆神经网络）结合，进行多输入数据时序回归预测输入训练的数据包含8个特征，1个响应值，即通过8个输入值预测1个输出值（多

神经网络与数学建模·2024-02-20 14:28

基于WOA优化的Bi-LSTM多输入回归预测（Matlab）鲸鱼算法优化双向长短期神经网络回归预测

目录一、程序及算法内容介绍：基本内容：亮点与优势：二、实际运行效果：三、算法介绍：鲸鱼优化算法（WOA）：双向长短期神经网络（Bi-LSTM）：四、完整程序下载：一、程序及算法内容介绍：基本内容：本代码基于Matlab平台编译，将WOA(鲸鱼优化算法)与Bi-LSTM（双向长短期记忆神经网络）结合，进行多输入数据回归预测输入训练的数据包含7个特征，1个响应值，即通过7个输入值预测1个输出值（多变量