非线性支持向量机第6页

深度学习入门笔记（6）—— Logistic Regression

Adaline和LogisticRegression，可以发现它们只有两点不同：1、激活函数，Adaline中的激活函数是恒等函数（线性），而LogisticRegression中的激活函数是Sigmoid函数（非线性

cnhwl·2024-02-05 05:55

数据结构：用顺序表和单链表实现通讯录（上）

链表在逻辑上是线性的，但在物理性质上是非线性的。需要的时候申请一块内存，但这块内

长亭序宴·2024-02-05 03:46

【SVM回归预测】基于EMD结合支持向量机实现电力负荷预测附Matlab代码

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。更多Matlab仿真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⛄内容介绍近年来,电能质量问题已经成为当今电力工程领域里亟待解决的问题,而电力系统故障诊断分类是改善电能质量和保护电力系统的一个重要环节

matlab科研助手·2024-02-05 02:17

【SVM回归预测】基于日特征气象因素的支持向量机实现电力负荷预测附Matlab代码

仿真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⛄内容介绍短期负荷预测是电力系统调度和计划部门安排购电计划和制定运行方式的基础,是保障电力系统安全,经济运行的重要手段.支持向量机

matlab科研助手·2024-02-05 02:47

【预测模型】基于改进粒子群优化最小二乘支持向量机lssvm求解短期电力负荷预测matlab源码

1模型电力系统正常运行时,负荷预测是其运行和规划的重要依据之一.因此,针对粒子群算法(ParticleSwarmOptimization,PSO)优化最小二乘支持向量机(LeastSquareSupportVectorMachine

Matlab科研辅导帮·2024-02-05 02:16

【SVM回归预测】基于日特征气象因素的支持向量机实现电力负荷预测附Matlab代码...

短期负荷预测是电力系统调度和计划部门安排购电计划和制定运行方式的基础,是保障电力系统安全,经济运行的重要手段.支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)是近期提出的一种机器学习方法,

Matlab科研辅导帮·2024-02-05 02:16

数字信号处理复试题目复盘解答（一）

④稳定绝对可和(2)①非线性不满足aT[x1(t)]+bT[x2(t)]=T[ax1(t)+bx

石韫玉Syy·2024-02-04 22:40

贝叶斯分类器

最经典的，如果数据点都来自同一个分布，就是使用最大似然估计，如果数据点不是来自同一个分布，我们引入混合模型，采用EM算法来非线性迭代优化求解。之前都是假设属于某个分布来计算参数，但我们如果在没有假设基

抄书侠·2024-02-04 20:33

Python实现GCJ02坐标系向WGS84坐标系的转换

GCJ02坐标系GCJ-02（官方称地形图非线性保密处理算法，俗称火星坐标系、国测局坐标）是一种基于WGS-84制定的大地测量系统，由中国大陆国家测绘地理信息局制定。

Alkali！·2024-02-04 19:07

直方图变换简介与实现

非线性变换：如伽马校正，通过引入非

SimpleLearing·2024-02-04 17:22

深度学习入门笔记：第二章感知机

感知机是什么2.2简单逻辑电路2.2.1与门2.2.2与非门和或门2.3感知机实现2.3.1简单的实现2.3.2导入权重和偏置2.3.3使用权重和偏置的实现2.4感知机的局限性2.4.1异或门2.4.2线性和非线性

维持好习惯·2024-02-04 16:03

机器学习系列——（十）支持向量机

一、背景支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）是一种用于分类、回归和离群点检测等领域的监督学习方法。

飞影铠甲·2024-02-04 11:09

机器学习算法之支持向量机（SVM）

支持向量机（SupportVectorMachine，简称SVM）是一种广泛用于分类、回归和其他学习任务的强大的监督学习算法。SVM的目标是找到一个超平面，以最大化地分隔不同类别的数据点。

迎风斯黄·2024-02-04 09:07

JAVA 二叉树

一、树1.1概念树是一种非线性的数据结构，它是由n（n>=0）个有限结点组成一个具有层次关系的集合。在树型数据结构中，数据元素之间存在一对多的关系。

zbillows·2024-02-04 08:23

【MATLAB第96期】基于MATLAB的SVM(线性)、SVM(高斯)、决策树、KNN等机器学习算法回归及分类Boost集成学习模型（含不同模型权重）

因暂时精力有限，仅展示了测试集预测结果，以及有限的机器学习算法模型，包括不同核函数的支持向量机svm（linear、gaussian）、不同NumNeighbo

随风飘摇的土木狗·2024-02-04 08:26

【Emgu CV教程】6.8、图像平滑之BilateralFilter()双边滤波

文章目录一、介绍1.原理2.函数介绍二、举例1.原始素材2.代码3.运行结果一、介绍1.原理BilateralFilter()双边滤波也是非线性滤波，之前介绍的滤波只考虑空间信息（滤波核或邻域），容易造成边缘模糊和细节丢失

..活宝..·2024-02-04 01:51

【Emgu CV教程】6.7、图像平滑之MedianBlur()中值滤波

文章目录一、介绍1.原理2.函数介绍二、举例1.原始素材2.代码3.运行结果一、介绍1.原理图像的滤波分为线性滤波和非线性滤波,常见的线性滤波就是前面介绍的均值滤波、方框滤波、高斯滤波。

..活宝..·2024-02-04 01:50

西瓜书学习笔记——核化线性降维（公式推导+举例应用）

而核化线性降维则通过使用核技巧，将数据映射到一个非线性的低维空间中。核技巧的核心思想是通过一个非线性映射将原始数据转换到一个高维的特征空间，然后在该特征空间中应用线性降维方法。这种映射

Nie同学·2024-02-04 01:13

支持向量机算法怎么用？一个实例带你看懂！

上一篇【初中生讲机器学习】3.支持向量机（SVM）一万字详解！超全超详细超易懂！当中，我们已经详细了解了支持向量机算法以

Geeker · LSar·2024-02-04 01:10

人工智能深度学习发展历程-纪年录

时间重大突破模型改进详细信息1847SGD随机梯度下降1995SVM支持向量机1982RNN循环神经网络，序列模型1986反向传播1997LSTM长短期时间记忆1998Lenet-5首次应用于手写识别2001

犟小孩·2024-02-03 19:37

向量机SVM原理详解

转自：http://www.blogjava.net/zhenandaci/category/31868.html（一）SVM的简介支持向量机(SupportVectorMachine)是Cortes和

AI-CS研究生·2024-02-03 17:35

SVM原理介绍！

这篇文章详细的介绍了支持向量机原理，有一种相见恨晚的感觉，值得一读！

Wendark·2024-02-03 17:35

SVM入门（一）至（三）Refresh

（一）SVM的八股简介支持向量机(SupportVectorMachine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中

warmbeast·2024-02-03 17:34

SVM(1-3)

从Jasper'Blog转载支持向量机(SupportVectorMachine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中

discxuwei·2024-02-03 17:32

DoubleEnsemble：基于样本重加权和特征选择的金融数据分析方法

现代机器学习模型（如深度神经网络和梯度提升决策树）由于其提取复杂非线性模式的优越能力，在金融市场预测中越来越受欢迎。然而，由于金融数据集的信噪比非常低，并且是非平稳的，复杂的模型往往很容易过拟合。

tzc_fly·2024-02-03 16:57

花书学习笔记-深度学习概念

目录什么是机器学习函数类别机器学习举例步骤第一步：猜测函数第二步：定义Loss第三步：优化从线性到非线性：从函数逼近的角度理解多个特征变量逼近连续曲线表示更有弹性的模型总结用多个Featuresigmoid

iwill323·2024-02-03 16:17

基于决策树模型和支持向量机模型的手写数字识别

目录1、导入库和手写数字数据集2、把数据可视化3、把数据分成训练数据集和测试数据集4、训练SVM模型5、训练决策树模型6、对所使用的模型进行评估7、对手写数字图像进行预测本项目实现了第一个功能：可以通过导入库和数据集、通过对数据集的预处理、读取、可视化，将数据集划分为训练集和测试级，更换不同的模型，并对模型进行评估，多方面对比不同的机器学习方法，对数据模型的影响。第二个功能：将训练出来的数据进行预

派大星先生c·2024-02-03 13:37

【课程作业_01】国科大2023模式识别与机器学习实践作业

第一类方法：:线性方法：线性SVM、LogisticRegression第二类方法:非线性方法：KernelSVM，决策树第三类方法:集成学习：Bagging，Boosting第四类

lzl2040·2024-02-03 13:05

SVM支持向量机

1.基本概念支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）是一种有监督学习方法，主要用于分类和回归分析。

三三木木七·2024-02-03 13:34

解释SwiGLU激活函数

SwiGLU（SwitchedGatedLinearUnit）激活函数是一种用于神经网络的非线性激活函数。

andeyeluguo·2024-02-03 13:56

2024美赛预测算法 | 回归预测 | Matlab基于RIME-LSSVM霜冰算法优化最小二乘支持向量机的数据多输入单输出回归预测

2024美赛预测算法|回归预测|Matlab基于RIME-LSSVM霜冰算法优化最小二乘支持向量机的数据多输入单输出回归预测目录2024美赛预测算法|回归预测|Matlab基于RIME-LSSVM霜冰算法优化最小二乘支持向量机的数据多输入单输出回归预测预测效果基本介绍程序设计参考资料预测效果基本介绍

机器学习之心·2024-02-03 12:48

主成分分析PCA、KPCA，贡献度计算，特征降维，散点图，从入门到精通，Matlab程序，一键运行！

降维方法：PCA和KPCA都是降维技术，用于从高维数据中提取主要特征或进行非线性降维。下面将详细说明它们的原理和区别（附带程序结果）。主成分分析（PrincipalCo

预测及优化·2024-02-03 09:42

AI预测-VMD-CNN-LSTM时序预测

写代码的中青年·2024-02-03 08:31

机器学习-线性回归【手撕】

决策树，随机森林，支持向量机的分类器等分类算法的预测标签是分类变量，多以{0，1}来表示，而无监督学习算法比如PCA，KMeans的目标根本不是求解出标签，注意加以区别。

alstonlou·2024-02-03 07:23

机器学习之DeepSequence软件使用学习

它将序列中的高阶依赖性建模为残差子集之间约束的非线性组合。

爱刷短视频的大朋友·2024-02-03 07:52

机器学习原理

神经网络负梯度方向反向传播局部最小就是全局最小svm支持向量机/核函数降维/对偶利于核函数/软间隔正则化去掉噪声，提升鲁棒性决策树信息增益，熵/剪枝/随机森林随机选取n个数据得到m棵cart树进行bagging

ixtgtg·2024-02-03 07:51

白铁时代 —— （监督学习）原理推导

kNN1.3线性判别分析二分类LDA多分类LDA流程LDA和PCA的区别和联系1.4逻辑回归模型&最大熵模型逻辑回归最大熵模型最优化1.5感知机&SVM感知机SVM线性可分SVM线性不可分SVM对偶优化问题&非线性

人生简洁之道·2024-02-03 07:46

吴恩达coursera机器学习个人向笔记——9章神经网络学习

文章目录课时62非线性假设09:36课时63神经元与大脑07:47课时64模型展示Ⅰ12:01课时65模型展示Ⅱ11:46课时68例子与直觉理解Ⅰ07:15课时70例子与直觉理解Ⅱ10:20课时71多元分类

选西瓜专业户·2024-02-03 06:31

机器学习_13_SVM支持向量机、感知器模型

文章目录1感知器模型1.1感知器的思想1.2感知器模型构建1.3损失函数构建、求解2SVM3线性可分SVM3.1线性可分SVM—概念3.2线性可分SVM—SVM模型公式表示3.3线性可分SVM—SVM损失函数3.4优化函数求解3.5线性可分SVM—算法流程3.6线性可分SVM—案例3.7线性可分SVM—总结4SVM的软间隔模型4.1SVM的软间隔模型—概念4.2SVM的软间隔模型—目标函数4.3优

少云清·2024-02-03 06:27

机器学习概述

所谓“深度”是指原始数据进行非线性特征转换的次数．如果把一个表示学习系统看作一个有向图结构，深度也可以看作从输入节点到输出节点所经过的最长路径的长度．这样我们就需要一种学习方法可以从数据中学习一个“深度模型

Yorelee.·2024-02-03 06:24

二叉树（1）

1树概念及结构1.1树的概念树是一种非线性的数据结构，它是由n（n>=0）个有限结点组成一个具有层次关系的集合。把它叫做树是因为它看起来像一棵倒挂的树，也就是说它是根朝上，而叶朝下的。

垂柳斜下茉莉雨·2024-02-03 04:03

2024美赛预测算法 | 回归预测 | Matlab基于WOA-LSSVM鲸鱼算法优化最小二乘支持向量机的数据多输入单输出回归预测

2024美赛预测算法|回归预测|Matlab基于WOA-LSSVM鲸鱼算法优化最小二乘支持向量机的数据多输入单输出回归预测目录2024美赛预测算法|回归预测|Matlab基于WOA-LSSVM鲸鱼算法优化最小二乘支持向量机的数据多输入单输出回归预测预测效果基本介绍程序设计参考资料预测效果基本介绍

机器学习之心·2024-02-03 01:57

非线性现象

非线性现象：非线性现象是非线性系统中独有的反映其运动本质的一类现象。所谓线性，从数学上来讲，是指方程的解满足线性叠加原理。即方程任意两个解的线性叠加仍然是方程的一个解。

深海凝视·2024-02-02 23:01

QGIS 矢量对齐工具-VectorBender

前两个允许快速对齐非地理参考数据，而第三个允许匹配具有复杂的非均匀和非线性变形的数据（历史地图、手绘草图、数字化程度差的图层...）。

GIS工具-gistools2021·2024-02-02 22:26

人工神经网络之求解数学问题

基于求解问题的数学原理，可在原理性方法的指导下构造出相应的神经网络模型，使其通过对样本的学习自动实现问题的求解SVM支持向量机从线性可分模式分类的角度看，支持向量机的主要思想是建立一个最优决策超平面，使得该平面两侧距平面最近的两类样本之间的距离最大化

懒猫gg·2024-02-02 22:49

卷积神经网络

领域的文本分类、软件工程的数据挖掘中软件缺陷预测等问题上获得较优的效果卷积神经网络是一种层次模型，输入为元素数据：RGB图像，原始音频数据主要运算：1.卷积convonlution2.池化pooling3.非线性激活函数

冉然_7236·2024-02-02 19:15

CS229第五课——支持向量机

CS229第五课支持向量机1间隔2符号3函数间隔与几何间隔4最优间隔分类器5拉格朗日对偶法6最优间隔分类器7核方法支持向量机1间隔首先考虑逻辑回归模型hθ(x)=11+exp(−θTx)h_{\theta

sxx01·2024-02-02 15:50

paper1:Wide & Deep Learning for Recommender Systems

DeepModels--2018.12.1/12.2两天1、论文创新点广义线性模型存在需要太多特征工程的工作；深度模型的embedding的过度概括化以至于推荐不太相关的物品当用户数据比较稀疏时；提出了一个结合使用了非线性特征的线性模型和一个用来

是黄小胖呀·2024-02-02 13:08

数据挖掘——考试复习

数据挖掘——考试复习考点填空欧几里得距离余弦相似度简单匹配系数Jaccard系数数据集的ClassficationError数据集的Gini值召回率和精度问答支持向量机的“最大边缘”原理软边缘支持向量机的基本工作原理非线性支持向量机的基本工作原理计算朴素贝叶斯分类

hzx99·2024-02-02 11:02

决策树

通常决策树学习包括三个步骤：特征选择、决策树的生成和决策树的修剪优点：计算复杂度不高，输出结果易于理解，对中间值的缺失不敏感，可以处理逻辑回归等不能解决的非线性特征数据缺点：可能

陨星落云·2024-02-02 09:44

推荐频道

非线性支持向量机