非线性支持向量机第10页

量子计算与计算机视觉

量子计算中通过非线性差分实现多重分形构造混沌的超分图像解决了计算机图形学和计算机摄影学中光线追踪模拟信号转换。

Ada's·2024-01-23 10:06

Model Compression and Acceleration Overview

模型压缩、模型加速模型压缩方法：能够有效降低参数冗余减少存储占用、通信带宽、计算复杂度利部署线性或非线性量化：1/2bits,int8和fp16等；结构或非结构剪枝：deepcompression,channelpruning

Ada's·2024-01-23 10:35

geemap学习笔记052：影像多项式增强

importeeimportgeemapee.Initialize()Map=geemap.Map(center=[40,-100],zoom=4)2多项式增强#使用函数-0.2+2.4x-1.2x^2对MODIS影像进行非线性对比度增强

静观云起·2024-01-23 10:55

遗传算法及其MATLAB实现(附完整代码)

遗传算法是经典的智能算法,经常被用来求解各种N-P问题,各种非线性函数的优化等,可以实现各类模型的非最优解优化.遗传算法稳定性比较强,优化的效果比较好,不是特别依赖初值,尤其对离散自变量的函数优化是很合适的

MATLAB代码顾问·2024-01-23 10:29

web3d-three.js场景设计器-模型平滑移动-TWEEN.js

Tween动画是一种非线性的时间序列插值技术，它被广泛应用于平滑地改变3D对象的各种属性，例如位置、旋转、缩放等。

11eleven·2024-01-23 09:33

【机器学习】强化学习（五）深度强化学习理论

函数逼近可以是线性的，也可以是非线性的，比如神经网络。这样可以减少存储空间，也可以处理连续的状态和动作空间。使用分层强化学习来将复杂的任务分解为子任务，每个子任务有自己的状态和动作空间，以及奖励函数。

十年一梦实验室·2024-01-23 09:54

【小白学机器学习3】关于最简单的线性回归，和用最小二次法评估线性回归效果, 最速下降法求函数的最小值

目录1什么是回归分析1.1什么是线性回归1.2非线性回归2数据和判断方法2.1原始数据2.2判断方法：最小二乘法3关于线性回归的实测3.1用直线模拟3.2怎么判断哪个线性模拟拟合更好呢？

奔跑的犀牛先生·2024-01-23 09:36

【本科生机器学习】【Python】【北京航空航天大学】课题报告：支持向量机（Support Vector Machine, SVM）初步研究【下、实验部分（二）】）

实验原理部分见【上、原理部分】实验一~实验三见【中、实验部分（一）】实验内容（及结论）四、实验四1、实验描述：非线性SVM分类。

不是AI·2024-01-23 08:02

【本科生机器学习】【Python】【北京航空航天大学】课题报告：支持向量机（Support Vector Machine，SVM）初步研究【中、实验部分（一）】

说明：（1）、仅供个人学习使用；（2）、本科生学术水平有限，故不能保证全无科学性错误，本文仅作为该领域的学习参考。实验原理部分见【上、原理部分】。实验内容（及结论）一、实验一1、实验描述：仅基于花瓣宽度这一个特征，训练一个逻辑斯谛分类器来检测维吉尼亚鸢尾花。2、实验主要步骤：（1）、数据预处理流程：加载数据：iris=datasets.load_iris()建立训练集：X=iris[“data”]

不是AI·2024-01-23 08:31

为什么高斯核可以将任意的数据映射为线性可分

背景：在非线性可分的场景下，无法通过linear的超平面进行分割，所以希望把样本点映射到高维空间，再对高维空间的样本点进行线性分割。但由于在高维空间计算样本点的内积非常复杂，因此陷入了僵局。

Andy_Ren·2024-01-23 07:43

神经网络算法与逻辑回归：优势与差异

神经网络算法和逻辑回归都是预测模型中的重要工具，但它们在处理复杂和非线性问题时表现出不同的性能。本文将深入探讨神经网络算法相对于逻辑回归的优势，以及它们在不同场景下的适用性。

幻风_huanfeng·2024-01-23 07:29

深度学习-多层感知器-建立MLP实现非线性二分类-MLP实现图像多分类

多层感知器（Multi-LayerPerceptron）（人工神经网络）多层感知器模型框架MLP用于非线性分类预测在不增加高次项数据的情况下，如何通过MLP实现非线性分类预测MLP模型框架MLP实现多分类预测实战准备

小旺不正经·2024-01-23 07:05

竞赛保研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

iuerfee·2024-01-23 06:43

opencv#31 非线性滤波——中值滤波

在滤波器的范围内，将滤波器所覆盖的图像的像素，进行排序后，选取序列中中间位置的数值作为滤波后的结果，此过程不含任何线性操作，所以称为非线性滤波，对图像中数据进行排序可以很好的移除掉某些区域中突然出现的较大值

许嘘嘘·2024-01-23 06:37

河北大学数学模型

四简述什么是指派问题五在汽车生产模型中，有约束条件x1，x2，x3=0或＞=80，请将其化为非线性约束形式建模题等额本息还款分配名额原料供应厂生产车间的运输问题写LINGO代码论述题结合所学的传染病模型

北京理工大学软件工程·2024-01-23 06:20

141基于matlab的齿轮系统非线性动力学特性分析

基于matlab的齿轮系统非线性动力学特性分析，综合考虑齿侧间隙、时变啮合刚度、综合啮合误差等因素下，参数阻尼比变化调节下，输出位移、相图、载荷、频率幅值结果。程序已调通，可直接运行。

顶呱呱程序·2024-01-23 04:09

Transform模型

然后将这些词向量输入到多层Transformer网络中，通过自注意力**（self-attention）机制来学习词与词之间的关系，编码其上下文信息，再通过一个前馈网络**经过非线性

东石有海·2024-01-23 03:08

电能质量：频率和电压幅值（学习输出）

电能质量是衡量供电公司提供的电力是否是理想供电是否符合一定的标准，以及用电方的非线性负荷对电网是否造成污染的标准体现。

bellaloca·2024-01-23 03:09

非线性最小二乘问题的数值方法 —— 从高斯-牛顿法到列文伯格-马夸尔特法 (I)

Title:非线性最小二乘问题的数值方法——从高斯-牛顿法到列文伯格-马夸尔特法(I)文章目录前言I.从高斯-牛顿法II.到阻尼高斯-牛顿法III.再到列文伯格-马夸尔特法1.列文伯格-马夸尔特法的由来

wzf@robotics_notes·2024-01-23 01:02

非线性最小二乘问题的数值方法 —— 从高斯-牛顿法到列文伯格-马夸尔特法 (II, Python 简单实例)

Title:非线性最小二乘问题的数值方法——从高斯-牛顿法到列文伯格-马夸尔特法(II,Python简单实例)姊妹博文非线性最小二乘问题的数值方法——从高斯-牛顿法到列文伯格-马夸尔特法(I)文章目录0

wzf@robotics_notes·2024-01-23 01:02

非线性最小二乘问题的数值方法 —— 从牛顿迭代法到高斯-牛顿法 (实例篇 V)

Title:非线性最小二乘问题的数值方法——从牛顿迭代法到高斯-牛顿法(实例篇V)姊妹博文非线性最小二乘问题的数值方法——从牛顿迭代法到高斯-牛顿法(I)非线性最小二乘问题的数值方法——从牛顿迭代法到高斯

wzf@robotics_notes·2024-01-23 01:01

非线性最小二乘问题的数值方法 —— 狗腿法 Powell‘s Dog Leg Method (II, Python 简单实例)

Title:非线性最小二乘问题的数值方法——狗腿法Powell‘sDogLegMethod(II,Python简单实例)姊妹博文非线性最小二乘问题的数值方法——狗腿法Powell‘sDogLegMethod

wzf@robotics_notes·2024-01-23 01:59

数据结构之图

图图是一种非线性结构，由顶点和边构成，我们可以将图抽象的表示为一组顶点和边的集合我们将顶点看作节点，将边看作各个节点的引用(指针)，我们就可以将图看作是一种从链表拓展过来的数据结构图的常见类型与属于根据边是否有方向

༺❀ൢ望༒月❀ൢ❀·2024-01-23 00:10

机器学习实验报告- SVM算法

目录一、算法介绍1.1算法背景1.2算法引入1.3算法假设1.4算法原理1.5算法实现步骤二、算法关键点2.1核函数选择2.2支持向量的选取2.3间隔最大化三、算法公式推导3.1关键概念和方法介绍3.2支持向量机公式推导

长安er·2024-01-22 20:20

支持向量机-sklearn.svm

一、学习SVC()类的主要参数和属性1、svm.SVC类的主要参数含义参数含义C浮点数，默认为1.0，表示误差项惩罚参数。C越小对误分类的惩罚越小，决策平面越光滑；C越大对误分类的惩罚越大，越倾向于精确地分类。kernel字符串，默认rbf,是‘linear’，‘poly’，‘rbf’，‘sigmoid’中的一个，表示核函数的类型。degree整数，默认为3，表示多项式核函数（‘poly’)的次数

G_瑞琴·2024-01-22 18:36

第七章：支持向量机SVM：1. sklearn.svm.SVC 1.1 代码 2.核函数 3.软间隔

SVM一、支持向量机SVM1.sklearn.svm.SVC1.1代码2.核函数3.软间隔一、支持向量机SVM主要是寻找决策边界。第二层：类：1.sklearn.svm.SVC例如，svm将两类分开。

qq_53982314·2024-01-22 18:06

sklearn.svm.SVC 支持向量机-简介

sklearn.svm.SVC是Scikit-learn（一个常用的机器学习库）中的一个类，用于支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）算法中的分类任务。

我有明珠一颗·2024-01-22 18:03

语音情感识别基本原理及应用场景-python（课设报告）

目录摘要一语音情感识别的基本原理语音信号的特征提取情感状态的分类和识别积极情感消极情感中性情感语音情感识别的算法和模型卷积神经网络（CNN）长短期记忆网络（LSTM）决策树（DecisionTree）支持向量机

励志吃菊猫的咸鱼·2024-01-22 17:25

《课程的逻辑》读书笔记十三：综合实践活动课程的设计与实施

综合实践活动课程以“主题、经验、表达”的非线性单元结构来替代“

yinyuelin·2024-01-22 17:30

压敏电阻的参数、选型及应用

压敏电阻:压敏电阻是一种非线性的伏安特性电阻器件，简称VDR。

小黄人攻城狮·2024-01-22 16:30

SVM+HOG 之牛奶盒检测（一、SVM）

SVM即为SupportVectorMachine，支持向量机，是一种很有意思的算法，它的目的是在数据中获得一个超平面，将数据分开。

SIENTIST·2024-01-22 15:50

非线性最小二乘问题的数值方法 —— 狗腿法 Powell‘s Dog Leg Method (I - 原理与算法)

Title:非线性最小二乘问题的数值方法——狗腿法Powell’sDogLegMethod(I-原理与算法)文章目录I.前言II.线搜索类型和信赖域类型1.线搜索类型——最速下降法2.信赖域类型3.柯西点

wzf@robotics_notes·2024-01-22 15:52

GBDT+LR探秘：构建高效二分类模型的初体验

GBDT通过多棵决策树的集成，能够自动进行特征组合，有效地处理非线性问题，而LR则适用于处理线性问题，并且可以给出概率输出，方便后续的风险评估和推荐概率等。然而，在

uncle_ll·2024-01-22 13:45

基于 GPT 和 Qdrant DB 向量数据库，我构建了一个电影推荐系统

传统推荐系统随着支持向量机（SVM）等机器学习算法的发展，引入transf

Python算法实战·2024-01-22 10:00

图像分类保姆级教程-深度学习入门教程（附代码）

深度学习模型可以自动地从大量的数据中学习到特征表示，并且能够处理高维度数据的非线性关系，这使得对于复杂的图像分类问题更加容易解决。在深

毕设阿力·2024-01-22 10:27

《机器学习》客户流失判断-python实现

实现读取数据并初步了解导入宏包读取数据查看数据类型检查缺失值描述性统计分析可视化分析用户流失分析特征分析任期年数与客户流失的关系：服务类属性分析特征相关性分析数据预处理类别编码转换划分训练数据与测试数据归一化处理模型建立逻辑回归支持向量机

汐ya~·2024-01-22 09:44

数据结构——图的基本定义以及图的存储结构，邻接矩阵，邻接表

目录图的定义和术语图的存储结构顺序存储结构—邻接矩阵链式存储结构邻接表邻接多重表十字链表图的遍历图的连通性问题有向无环图及其应用最短路径图的定义和术语图的定义：图是一种非线性的复杂的数据结构，图中的数据元素的关系是多对多的关系

mili_m·2024-01-22 08:45

Scikit-Learn 中级教程——特征缩放

一些机器学习算法，例如支持向量机、k-最近邻和神经网

Echo_Wish·2024-01-22 01:12

【轮式平衡机器人】——角度/速度/方向控制分析&软件控制框架

轮式平衡机器人具有自不稳定性，可类比一级倒立摆系统的控制方法，常见有反馈线性化方法、非线性PID控制、自适应控制、自抗扰控制，还有改进的传统缺乏对外界干扰和参数改变鲁棒性的滑模变结构控制。

柯宝最帅·2024-01-21 20:32

Python实现基于广义线性回归模型进行Meta分析(meta_analysis算法)项目实战

1.项目背景对于广义线性回归模型在Meta分析中的应用概念，可能是将其用于处理非正态分布或非线性关系的数据，例如：1.当原始研究的结果数据不是连续型且服从正态分布，而是二项分布（如成功率）、泊松分布（如发病率

胖哥真不错·2024-01-21 16:26

回归预测 | Matlab基于ABC-SVR人工蜂群算法优化支持向量机的数据多输入单输出回归预测

回归预测|Matlab基于ABC-SVR人工蜂群算法优化支持向量机的数据多输入单输出回归预测目录回归预测|Matlab基于ABC-SVR人工蜂群算法优化支持向量机的数据多输入单输出回归预测预测效果基本描述程序设计参考资料预测效果基本描述

机器学习之心·2024-01-21 14:54

SQP算法论文阅读1：NLPQL: A FORTRAN subroutine solving constrained nonlinear programming problems

AFORTRANsubroutinesolvingconstrainednonlinearprogrammingproblems[J].Annalsofoperationsresearch,1986,5:485-500.SQP序列二次规划的思想是将约束非线性优化问题等效为求解一系列二次规划子问题求解

小林up·2024-01-21 13:57

国科大机器学习期末复习题库

单选题SVM的原理可简单描述为：最大间隔分类；SVM的算法性能取决于：核函数的选择、核函数的参数、软间隔参数；支持向量机的对偶问题是：凸二次优化；支持向量机中的支撑向量：最大间隔支撑面上的向量；关于决策树节点划分指标描述

真·skysys·2024-01-21 10:22

【遥感数字图像处理（朱文泉）】第三章空间域处理方法

遥感数字图像处理空间域处理方法31空间域处理方法概述一、空间域与变换域二、常见数字图像空间域处理方法32数值运算：单波段点运算一、线性点运算二、分段线性点运算三、非线性点运算33数值运算：单波段邻域运算一

甜子yu·2024-01-21 07:45

回归预测 | Matlab基于OOA-SVR鱼鹰算法优化支持向量机的数据多输入单输出回归预测

回归预测|Matlab基于OOA-SVR鱼鹰算法优化支持向量机的数据多输入单输出回归预测目录回归预测|Matlab基于OOA-SVR鱼鹰算法优化支持向量机的数据多输入单输出回归预测预测效果基本描述程序设计参考资料预测效果基本描述

机器学习之心·2024-01-21 03:31

Perceptron

Perceptron是一个线性分类器，基于误分类准则学习分离超平面的参数(w,b).通过对偶学习法的推导可以通过运用核技巧使Perceptron可以分类非线性数据。

BigPeter·2024-01-21 00:53

【13%】100小时机器学习——支持向量机SVM

总目录链接前言接上一部分，进行SVM的试验部分。Step0：数据准备Social_Networt_AdsUserID,Gender,Age,EstimatedSalary,Purchased15624510,Male,19,19000,015810944,Male,35,20000,015668575,Female,26,43000,015603246,Female,27,57000,015804

QuantumCC·2024-01-20 22:59

正见

1.诸行无常2.诸漏皆苦3.诸法无我4.涅槃寂静现在只对“诸行无常”有了一些理解，了解了世界的非线性和随机性的本质，这四句的智慧还需要多阅读多感受才能更深入体会。

泉哥说·2024-01-20 20:45

生活处处都是非线性路径

绝大部分时候，我们要达到一个目标，最需要做的一件事就是等。因为我们不是那极少数的富二代和拆二代，我们只能靠自己的努力。而这个努力的过程里，我们不可能今天做了什么就能得到什么，都是那些枯燥的、重复的练习在某一时刻突然爆发后，我们才看到自己到了一个比较高的位置。因此每天做一些正确的事情就显得很重要，尽管它们看起来很普通，普通到难以始终如一的践行。谁都知道坚持才可能会有结果，但为什么一遇到一点问题就怀疑

好多番茄·2024-01-20 18:31

国科大模式识别与机器学习2015-2019、2021仅考题

2015（8）试描述线性判别函数的基本概念，并说明既然有线性判别函，为什么还需要非线性判别函数？假设有两种模式，每类包括6个4维不同的模式，且良好分布。如果他们是线性可分的。

智商欠费，不死也废·2024-01-20 16:54

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