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Linux
RBF核函数
2018-04-18第三周 svm深入学习+使用线性
核函数
写出demo+优化1:k折交叉验证
本周的任务是svm算法的学习以及做出一个简单的demo。首先是我这一周的svm学习笔记一、线性分类器在进行文本分类的时候,我们可以让计算机这样来看待我们提供给它的训练样本,每一个样本由一个向量(就是那些文本特征所组成的向量)和一个标记(标示出这个样本属于哪个类别)组成。如下:Di=(xi,yi)xi就是文本向量(维数很高),yi就是分类标记。在二元的线性分类中,这个表示分类的标记只有两个值,1和-
土豆土豆我是potato
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2023-03-31 17:05
基于网格搜索优化的支持向量机(SVM)电力负荷回归预测——附代码
目录摘要:1.支持向量机介绍及
核函数
选取:(1)支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)(2)支持向量机的
核函数
选取2.SVM构建与网格搜索优化:3.运行结果:4.本文Matlab
神经网络与数学建模
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2023-03-31 11:07
机器学习与神经网络
支持向量机
回归
机器学习
matlab
算法
机器学习实战-支持向量机原理、Python实现和可视化(分类)
它遵循一种用
核函数
技巧来转换数据的技术,并且基于这些转换,它找到可能输出之间的最佳边界。简单来说,它做一些非常
机器学习算法那些事
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2023-03-31 10:02
支持向量机svm分类、回归、网格搜索 基于sklearn(python)实现
文章目录前言svm的一般步骤一、
核函数
介绍二、交叉检验的介绍三、具体代码实现svm分类svm回归网格搜索与k折交叉验证类别预测前言由于水平有限支持向量机(supportvectormachine)的数学原理和证明就不讲了想知道可以去看李航的机器学习或者西瓜书
一支彩色铅笔
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2023-03-31 10:17
机器学习
sklearn
轻松学会linux下查看内存频率,内
核函数
,cpu频率
查看CPU:cat/proc/cpuinfo#总核数=物理CPU个数X每颗物理CPU的核数#总逻辑CPU数=物理CPU个数X每颗物理CPU的核数X超线程数#查看物理CPU个数cat/proc/cpuinfo|grep"physicalid"|sort|uniq|wc-l#查看每个物理CPU中core的个数(即核数)cat/proc/cpuinfo|grep"cpucores"|uniq#查看逻辑C
Linux加油站
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2023-03-31 01:15
linux
运维
服务器
kprobe功能的代码实现
1、可以借助/sys/kernel/debug/tracing目录下的文件,linux提供了kprobes功能,抓取内
核函数
中的入参和返回值。
sydyh43
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2023-03-31 00:42
内核调试
linux
核函数
(Kernel function)(举例说明,通俗易懂)
已知有一组向量,可用线性函数去探索其是否具有线性关系,若数据之间是非线性呢?非线性数据是指只有利用非线性模型才能更好的预测。但非线性问题往往不好求解,所以希望用解线性分类问题的方法解决这个问题。所采取的方法是进行一个非线性变换,将非线性问题变换为线性问题,通过解变换后的线性问题的方法求解原来的非线性问题。原理是将数据映射到高维数据,在高维空间线性可分。如下图,从低维转换到高维,是转换函数。但是有个
我不爱机器学习
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2023-03-30 22:48
算法
数据分析
cuda out of memory怎么办_【CUDA 基础】5.2 共享内存的数据布局
Abstract:本文主要研究几个关于共享内存的例子,以此来了解共享内存的性质,为我们的
核函数
加速Keywords:行主序,列主序,填充与无填充,从线程索引体映射数据元素开篇废话同一个东西,A花大工夫做到极致
可爱哒哒
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2023-03-30 21:58
cuda
out
of
memory怎么办
奇异矩阵报错处理numpy.linalg.LinAlgError: singular matrix
奇异矩阵出现的原因是因为出现了相同的一行或者一列numpy.linalg.LinAlgError:singularmatrix报错位置在daili=
Rbf
(*a.T,function='cubic')这一行错误原因和处理
Spring(小雨点)
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2023-03-30 06:09
链表
数据结构
list
Linux驱动---休眠与唤醒
Linux-休眠与唤醒文章目录Linux-休眠与唤醒前言一、“休眠-唤醒”机制二、重要的函数及其数据结构wait内
核函数
唤醒函数三.驱动编程步骤附录(源码)前言当应用程序必须等待某个时间发生,比如必须等待按键被按下时
Paranoid-up
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2023-03-30 04:12
linux驱动V1.0
linux
c语言
数据结构
运维
源码软件
[基础知识点]RANSAC+鲁棒
核函数
随机采样一致算法1.1相关定义1.2完整的RANSAC算法1.2.1估计模型——拟合2D直线1.2.2内点阈值ttt1.2.3采样次数NNN1.2.4内点数量阈值TTT1.3核心代码1.4实验结果2.鲁棒
核函数
在
いしょ
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2023-03-30 03:01
计算机视觉
Ceres Tutotial(1) —— 编程应用基础
3.2NumericDerivatives3.3AnalyticDerivatives4Powell’sFunction4.1Powell’sFunction的多个CostFunctor写法4.2写成一个costfunctor的方法5CurveFitting5.1自动求导5.2解析求导5.3使用
核函数
leeayu
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2023-03-30 03:33
ceres
tutorial
ceres入门
ceres基础
ceres做最优化
最小二乘估计
ceres用于slam
SVM---这可能是最直白的推导了
(3)SVM可以通过引入
核函数
进行非线性分类。从百度百科关于SVM的阐述,我们发现SVM有三宝
小文的数据之旅
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2023-03-29 22:11
自适应神经网络控制的应用举例
自适应神经网络控制的应用举例目录自适应神经网络控制的应用举例前言
RBF
神经网络1.简单非线性系统的自适应神经网络控制问题描述控制器设计尝试设计再次设计小结2.系统中含有未知b的非线性系统的自适应神经网络控制问题描述控制器设计精确模型下的设计设计方案
ADi_hhh
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2023-03-29 20:59
神经网络
控制理论
神经网络
机器学习
人工智能
linux c语言内
核函数
手册,Linux C函数实例速查手册
函数学习目录:第1章初级I/O函数1.1close函数:关闭已经打开的文件1.2creat函数:创建一个文件1.3dup函数:复制文件描述符1.4dup2函数:复制文件描述符到指定的位置1.5fcntl函数:改变文件的状态1.6fsync函数:将缓冲区数据回写到磁盘文件1.7Lseek函数:移动文件的读写位置1.8open函数:打开一个文件1.9read函数:读取文件的数据1.10sync函数:将
北林风景园林考研
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2023-03-29 09:41
linux
c语言内核函数手册
CUDA基本语法
示例:向量加的CUDA实现这里通过向量加计算这个例子介绍CUDA的基本知识,主要包括内存操作、
核函数
(kernelfunction)以及线程配置等。
dixiaochuan
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2023-03-29 06:04
OpenCV和Cuda结合编程
基本使用方法,请参考:http://www.cnblogs.com/dwdxdy/p/3244508.html该方法的优点是使用简单,利用GpuMat管理CPU与GPU之间的数据传输,而且不需要关注内
核函数
调用参数的设置
xxpr_ybgg
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2023-03-28 07:47
opencv
计算机视觉
人工智能
SVM
#Tensorflow用SVM(高斯
核函数
)分类非线性数据#https://blog.csdn.net/lilongsy/article/details/79391698#IllustrationofVariousKernels
scpy
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2023-03-27 23:02
孤立
核函数
(Isolation Kernel) 的聚类效果展示
YeZhu,DeakinUniversity2021/10/1当前有很多核方法(kernelmethod)来改进现有的基于距离的聚类算法的性能(如kernelk-means和谱聚类)。最近,孤立核(IsolationKernel)[1,2,3,4]被提出是一种更有效的数据依赖相似性度量方法,使得稀疏区域中的两个点(x,y)比稠密区域中两个点(x',y')更加相似,即使x到y的距离等于x'到y'的距
YeZhu
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2023-03-26 14:10
SVM算法
————对偶的到对偶变量的带更好的求最解的情况应用拉格朗日对偶性,通过求解对偶问题得到最优解,这就是线性可分条件下支持向量机的对偶算法,这样做的优点在于:一是对偶问题往往更容易求解;二者可以自然的引入
核函数
尚恩_3295
·
2023-03-26 12:43
安装福昕高级PDF编辑器提示安装错误解决办法
安装提示:写入文件“D:\FoxitSoftware\FoxitPDFEditor\plugins\10f0a8b.
rbf
”时出错。请确认您有访问该目录的权限。
hi.MrZ
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2023-03-25 19:18
福昕PDF
编辑器
机器学习-SVM
基本概念超平面:分类的决策边界,N维的数据集需要N-1维的超平面支持向量:离分隔超平面最近的那些点间隔(Margin):支持向量到超平面的距离
核函数
(kernal):将低维数据映射到高维,使非线性可分问题转化为线性可分最大化最近点的距离
不会游泳的鱼鱼鱼
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2023-03-24 00:03
支持向量机(SVM)
该模型是寻找在特征空间中间隔最大的线性分类器,而对于非线性可分的数据,可以通过“Kernelmethod”,也叫
核函数
,来使SVM也可以很好地处理非线性可分的数据。
没天赋的学琴
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2023-03-19 04:23
Linux内核之进程原理分析
目录一Linux内核源码分析架构图二进程原理分析三Linux进程四要素四进程描述符task_struct数据结构主要成员内核源码分析五创建新进程分析Linux3个系统调用创建新的进程:Linux内
核函数
kaka的卡
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2023-03-17 15:55
linux服务器高级框架
linux
服务器
如何将有限维的特征映射到无限维/支持向量机(3)
sklearn的SVC分类器中默认的
rbf
核函数
就是这样一种方法。Gauss径向基
核函数
(
rbf
)有人有问,这不就是正态分布吗,小学奥
魏允臣
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2023-03-16 00:10
sklearn-半监督学习-标签传播算法
二、标签传播算法的两种计算方式
rbf
:距离离的越近越接近于1,距离离的越远越接近于0
Jana_LU
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2023-03-15 10:13
深度学习部署(十六): CUDA RunTime API _vector-add 使用cuda
核函数
实现向量加法
1.知识点nthreads的取值,不能大于block能取值的最大值。一般可以直接给512、256,性能就是比较不错的(input_size+block_size-1)/block_size;是向上取整对于一维数组时,采用只定义layout的x维度,若处理的是二维,则可以考虑定义x、y维度,例如处理的是图像关于把数据视作一维时,索引的计算以下是通用的计算公式Pseudocode:position=0
智障学AI
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2023-03-14 07:04
部署
深度学习
python
算法
深度学习部署(十一): CUDA RunTime API
核函数
1.
核函数
的
核函数
是cuda编程的关键通过xxx.cu创建一个cudac程序文件,并把cu交给nvcc编译,才能识别cuda语法__global__表示为
核函数
,由host调用。
智障学AI
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2023-03-14 07:03
部署
深度学习
人工智能
深度学习部署(十三): CUDA RunTime API thread_layout线程布局
1.知识点在.vscode/settings.json中配置"*.cu":"cuda-cpp"可以实现对cuda的语法解析layout是设置
核函数
执行的线程数,要明白最大值、block最大线程数、warpsize
智障学AI
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2023-03-14 07:02
部署
深度学习
人工智能
CUDA运行API:RuntimeAPI
目录1.1-hello-runtime1.2Memory1.3Stream:1.4
核函数
1.5共享内存1.6仿射变换:Warpaffine1.7Yolov5后处理1.8error:Cuda开头的函数都属于
Stephen-Chen
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2023-03-14 07:02
深度学习
人工智能
c++
视觉检测
sklearn svm如何选择
核函数
_【笔记】sklearn中的SVM以及使用多项式特征以及
核函数
...
sklearn中的SVM以及使用多项式特征以及
核函数
sklearn中的SVM的使用SVM的理论部分需要注意的是,使用SVM算法,和KNN算法一样,都是需要做数据标准化的处理才可以,因为不同尺度的数据在其中的话
weixin_39632728
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2023-03-11 07:16
sklearn
svm如何选择核函数
【花书】svm作业
支持向量机与LDA1.jpg2.jpg2.从最优化理论的角度解释为什么存在支撑向量3.为什么svm
核函数
不需要知道
核函数
的具体形式,只要知道内积的表达式4.自己独立推导svm算法5.查资料说明svm的优缺点
一杭oneline
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2023-03-09 12:42
Machine Learning-支持向量机(SVM)(中)
支持向量机(SVM)目录·简介·凸二次规划·拉格朗日乘数法与KKT条件·拉格朗日对偶问题·支持向量机(SVM)·再生核希尔伯特空间、
核函数
与核技巧·软间隔(softmargin)与正则化·SVM与逻辑回归
丁想
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2023-03-09 01:34
手把手教你机器学习之支持向量机
将数据投射到高维空间,这正是SVM算法的
核函数
的功能.在SVM中用得最普遍的两种把数据投射到高维空间的方法分别是多项式内核和径向基内核(
RBF
)。
爱却晚秋�
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2023-03-08 22:14
机器学习
sklearn
机器学习
python
SVM
svm
十一、填充和步幅、多通道输入输出、池化层作用(3.7学习笔记2)
而根据输入和
核函数
计算
小常在学习
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2023-03-08 21:34
人工智能
python
深度学习
Windows操作系统的异常分发过程
操作系统会给每个异常一个独立的异常代码,c++异常就是hardcode层的.msc的ASCII码为0xe06d7363.net异常就是hardcode层的.com的ASCII码下面是Windows操作系统分发异常的内
核函数
bluewind1230
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2023-02-18 06:19
基于蜣螂算法优化的SVM数据分类预测-附代码
数据分类预测-附代码1.数据集2.SVM模型建立3.基于蜣螂算法优化的SVM4.测试结果5.参考文献:6.Matlab代码7.python代码摘要:为了提高SVM数据的分类预测准确率,对SVM中惩罚参数和
核函数
参数利用蜣螂算法进行优化
智能算法研学社(Jack旭)
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2023-02-17 13:30
智能优化算法应用
机器学习
算法
分类
TensorRT 系列 (0)C++ API 构建编译网络
TensorRT的核心在于对模型算子的优化(合并算子、利用GPU特性选择特定
核函数
等多种策略),通过tensorRT,能够在Nvidia系列GPU上获得最好的性能,因此tensorRT的模型需要在目标GPU
洪流之源
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2023-02-07 12:38
TensorRT
深度学习
计算机视觉
神经网络
神经网络基础知识储备-慢慢新增
神经网络类型:(1)单馈神经网络——只包含输入层和输出层(2)多层前馈神经网络径向基前馈神经网络(
RBF
),引入了隐含层BP神经
霉霉屁
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2023-02-07 09:59
卷积神经
神经网络
深度学习
(无导师学习神经网络)竞争神经网络、SOFM神经网络
神经网络分类有导师神经网络:对于有导师学习神经网络,例如BP神经网络、
RBF
神经网络,事先需要知道与输入相对应的期望输出,根据期望输出与网络输出间的偏差来调整网络的权值与阈值。
一只萤火虫
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2023-02-07 09:57
机器学习
MATLAB机器学习系列-6 竞争神经网络与SOFM(SOM)神经网络原理及其例子代码
竞争神经网络结构上和
RBF
等网络是比较像的。这里的距离是负数距离,||ndist||中带一个n,表示negative。在matlab中计算方法是ngedist。
总裁余(余登武)
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2023-02-07 08:17
C++和MATLAB系列
matlab
神经网络
SVM调参经验
转自http://www.cnblogs.com/pinard/p/6117515.html在支持向量机(以下简称SVM)的
核函数
中,高斯核(以下简称
RBF
)是最常用的,从理论上讲,
RBF
一定不比线性
核函数
差
乖乖猪001
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2023-02-06 17:42
人工智能
人工智能
sklearn svm 调参_sklearn中SVM调参说明
常用
核函数
1.linear
核函数
:K(xi,xj)=xTixjK(xi,xj)=xiTxj2.polynomial
核函数
:K(xi,xj)=(γxTixj+r)d,d>1K(xi,xj)=(γxiTxj
灯灯搬运工
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2023-02-06 17:39
sklearn
svm
调参
SVM模型训练和调参
一、不同
核函数
需调参数不同SVM中有两个很重要的参数,即C和gamma。
努力学习的心子
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2023-02-06 17:30
算法
《机器学习》笔记
3.2线性回归3.4线性判别分析3.6类别不平衡问题第4章决策树4.1基本流程4.2划分选择4.2.1信息增益4.2.2增益率4.3剪枝处理4.5多变量决策树第6章支持向量机6.1间隔与支持向量6.3
核函数
damonzheng46
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2023-02-06 13:59
机器学习
人工智能
深度学习
流体模拟引擎splishsplash 数学方法
参考资料:RWTHAachenuniversity(亚坦工业大学)的sph教程文章目录前言粒子系统基础数学狄拉克函数狄拉克恒等式
核函数
W(x)的性质通过
核函数
逼近(泰勒展开式)前言流体模拟的研究学习博客中
lml spq
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2023-02-06 08:19
计算机图形学
人工智能
决策边界 支持向量机
理解SVM有四个关键名词:分离超平面、最大边缘超平面、软边缘、
核函数
。
sunshine_duoy
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2023-02-05 18:59
SVM-theta0=0,theta与决策边界垂直
关于参数theta为什么和边界boundary正相交SVM:
核函数
在预测时,我们采用的特征不是训练实例的特征,而是通过
核函数
计算出来的新特征。
qq_35482604
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2023-02-05 18:28
支持向量机SVM
训练数据集的样本点中与分离超平面距离最近的样本点的实例称为支持向量最终模型仅与支持向量有关3.线性可分SVM学习算法4.SMO算法软间隔最大化求解过程KKT条件:2.软间隔线性SVM算法3.软间隔的支持向量
核函数
与核方法
核函数
只要一个对称函数所对应的核矩阵半正定
夕述
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2023-02-05 13:43
算法
机器学习-Sklearn-13(回归类大家族-下——非线性问题:多项式回归(多项式变换后形成新特征矩阵))
首先我们本周的算法就叫做”线性回归“,而在支持向量机中,我们也曾经提到最初的支持向量机只能够分割线性可分的数据,然后引入了”
核函数
“来帮助我们分类那些非线性可分
Henrik698
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2023-02-05 11:26
Sklearn
sklearn
python
机器学习
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