SVM+核函数

CUDA:矩阵转置的GPU实现(Share Memory)

2022CUDAonPlatform线上训练营学习笔记矩阵转置的GPU实现一、矩阵转置(MatrixTranspose)基础二、矩阵转置的CPU端实现三、矩阵转置的GPU端实现(shareMemory)1、核函数的编写
NVDEV-Ruan·2023-07-23 05:11

oneAPI DPC++并行计算的核函数示例

1.关于oneAPI和DPC++oneAPI是由英特尔推出的一个开发工具集和编程模型，旨在为异构计算提供统一的编程接口和跨平台的开发体验。oneAPI的目标是简化并发编程和跨设备优化，使开发人员能够更轻松地利用多种计算设备（如CPU、GPU、FPGA等）的性能。DPC++（DataParallelC++）是oneAPI中的核心编程语言，它是一种基于标准C++扩展而来的编程语言。DPC++提供了一组
m0_68461595·2023-07-19 15:36

粒子群算法优化SVM的核参数

更新一下：以下代码是优化高斯核函数的惩罚因子和g参数的。
抓个马尾女孩·2023-07-18 03:45

使用cuda绘制直线

目录1.判断点是否在直线上2.cuda画线核函数3.调用核函数绘制直线1.判断点是否在直线上__device__intisInsideLine(intstartX,intstartY,intendX,intendY
wyw0000·2023-07-17 12:16

【机器学习】支持向量机基础认识与详细实战案例

二、原理三、参数解释四、实战案例1.最大边缘分离超平面2.软间隔3.非线性分类问题和核函数4.不同核函数效果5.回归问题总结，前言本文将详细介绍Python中支持向量机的原理、参数详解、模块使用和实例。
泪懿·2023-07-16 23:14

【吴恩达机器学习】第七周—SVM支持向量机与核函数

31.jpg1.支持向量机SupportVectorMachines1.1介绍在分类问题中，除了线性的逻辑回归模型和非线性的深度神经网络外，我们还可以应用一种被广泛应用于工业界和学术界的模型—支持向量机，简称SVM，与逻辑回归和神经网络相比，支持向量机在学习复杂的非线性方程时提供了一种更为清晰，更加强大的方式。尽管现在深度学习十分流行，了解支持向量机的原理，对想法的形式化、简化、及一步步使模型更一
Sunflow007·2023-07-16 16:08

ML刻意练习第三周之SVM

之后引入核函数（kernel）将只能进行线性分类的SVM扩展为非线性分类器。关于具体的理论推导可以查阅统计学习方法（李航著）。序列最小优化（SMO）算法是将大的优化问题分解为多个小的优化问题来求解的。
juanjuanyou·2023-07-15 22:00

CUDA向量加法示例

注意：CUDA核函数内部的日志输出不支持C++的输出流std::cout，而只能使用C语言函数printf。另外，核函数内部的日志输出会大幅增加运行时间。因此，核函数内的调试输出语句使用完毕
知行合一2018·2023-07-15 14:08

机器学习（13）--支持向量机

五、核函数1、概述2、在不同类型数据集下使用不同核函数，进行可视化3、核函数调参4、惩罚项系数C一、支持向量机概述支持向量机（SVM）是按监督学习方式对数据进行二元分类的广义线
Struart_R·2023-07-15 08:52

linux ebpf - kprobe_do_sys_open

用ftrace跟踪下内核函数调用栈？？有点麻烦，要不写个kprobe程序打印下调用栈，在哪里打点合适？？文件打开操作会调用vfs层的vfs_
Configure-Handler·2023-07-15 07:45

【笔记】社交媒体事件的Hawkes Process建模教程（4）

我们将首先讨论为什么Hawkesprocess适合来进行推特转发级联的建模，以及如何构建记忆核函数，然后我们将从推特数据中估计模型参数。最后使用带参数的模型来进行转发级联的规模估计（受欢迎程度）。
Dorothy30·2023-07-15 05:36

【笔记】社交媒体事件的Hawkes Process建模教程（3）——参数估计

通常在使用HawkesProcess进行建模时的一个挑战是，需要从观测数据中估计参数，确定基础强度以及包含在记忆核函数中的参数值。我们可以使用最大化观测数据的似然函数来进行估计。
Dorothy30·2023-07-15 05:06

3.8.cuda运行时API-使用cuda核函数加速yolov5后处理

本次课程学习精简CUDA教程-使用cuda核函数加速yolov5的后处理课程大纲可看下面的思维导图1.Yolov5后处理Yolov5是目标检测中比较经典的模型，学习对
爱听歌的周童鞋·2023-07-14 13:45

图像处理之高斯滤波

文章目录高斯函数1.一维高斯函数2.二维高斯函数高斯滤波1.高斯核生成2.滤波过程高斯函数高斯函数广泛应用于统计学领域，用于表述正态分布，在信号处理领域，用于定义高斯滤波器，在图像处理领域，二维高斯核函数常用于高斯模糊
菜菜的小粉猪·2023-07-14 13:52

基于uprobe的调试调优浅析

uprobe与krobe对应，动态附加到用户态调用函数的切入点称为uprobe，相比如kprobe内核函数的稳定性，uprobe的函数由开发者定义。
papaofdoudou·2023-06-24 04:56

【MATLAB第44期】基于MATLAB的贝叶斯Bayes优化相关向量机BO-MRVR回归预测模型，含双核函数组合优化

基于MATLAB的贝叶斯Bayes优化相关向量机BO-MRVR回归及BO-MRVM分类预测模型，含双核函数组合优化一、单核RVR核函数：kernel=Kernel(‘type’,‘gaussian’,‘
随风飘摇的土木狗·2023-06-23 15:04

驱动开发：内核远程线程实现DLL注入

在笔者上一篇文章《驱动开发：内核RIP劫持实现DLL注入》介绍了通过劫持RIP指针控制程序执行流实现插入DLL的目的，本章将继续探索全新的注入方式，通过NtCreateThreadEx这个内核函数实现注入
王 瑞·2023-06-23 14:35

驱动开发：内核中进程与句柄互转

为了实现进程与句柄之间的转换，我们需要使用一些内核函数。对于进程PID和句柄的互相转换，可以使用函数如`OpenProcess`和`GetProcessId`。OpenProcess函
lyshark·2023-06-23 10:00

选择逻辑回归模型还是支持向量机模型？

(1)如果相较于m而言，n要大许多，即训练集数据量不够支持我们训练一个复杂的非线性模型，我们选用逻辑回归模型或者不带核函数的支持向量机。
一梦到天涯·2023-06-23 09:01

【高性能计算】监督学习之支持向量机分类实验

支持向量机算法的基本思想1.2支持向量机算法的分类过程1.3支持向量机算法的模型构建过程2、使用Python语言编写支持向量机的源程序代码并分析其分类原理2.1支持向量机SVM模型代码2.1.1计算SVM中使用的核函数
慢热型网友.·2023-06-22 23:49

透视Linux内核 神奇的BPF三

但是如果不是对内核很了解，很难知道我们应该动态追踪哪些内核函数
明翼·2023-06-22 11:49

套接字编程-TCP网络编程

文章目录套接字地址结构通用套接字地址数据结构以太网协议的套接字地址数据结构Netlink协议套接字地址结构TCP网络编程套接字初始化socket()domaintypeprotocolerrno应用层socket与内核函数的关系
小跟班biu～·2023-06-22 10:46

支持向量机

支持向量机简介2.支持向量机原理2.1线性可分支持向量机2.1.1函数间隔2.1.2几何间隔2.1.3算法：最大间隔法(对上面的整个过程进行一个总结）2.1.4支持向量2.2线性支持向量机2.3非线性支持向量机与核函数
crossoverpptx·2023-06-22 07:52

核技巧与再生核希尔伯特空间

核技巧使用核函数直接计算两个向量映射到高维后的内积，从而避免了高维映射这一步。本文用矩阵的概念介绍核函数$K(x,y)$的充分必要条件：对称(半)正定。对称正定看起来像是矩阵的条件。
cnblogs.com/qizhou/·2023-06-21 07:07

支持向量机（Support Vector Machine, SVM）从线性分类到核函数扩展

目录1.线性分类与最大间隔2.支持向量3.软间隔与惩罚因子4.核函数扩展5.SVM的优缺点6.SVM代码示例支持向量机（SupportVectorMachine，简称SVM）是一种强大而广泛应用的监督学习算法
旧言.·2023-06-21 06:59

吴恩达机器学习——支持向量机

本章内容简介：·12.1优化目标·12.2大边界的直观理解·12.3大边界分类背后的数学·12.4核函数1·12.5核函数2·12.6使用支持向量机对支持向量机的一些理解：支持向量机解决的是多维的分类问题
SCY_e62e·2023-06-20 07:47

核技巧与再生核希尔伯特空间

核技巧使用核函数直接计算两个向量映射到高维后的内积，从而避免了高维映射这一步。本文用矩阵的概念介绍核函数$K(x,y)$的充分必要条件：对称（半）正定。对称正定看起来像是矩阵的条件。
颀周·2023-06-19 18:00

驱动开发：内核LoadLibrary实现DLL注入

远程线程注入是最常用的一种注入技术，在应用层注入是通过CreateRemoteThread这个函数实现的，该函数通过创建线程并调用LoadLibrary动态载入指定的DLL来实现注入，而在内核层同样存在一个类似的内核函数
王 瑞·2023-06-17 14:15

Opencv-C++笔记 (5) : opencv-形态学

文章目录1、形态学运算与结构2、腐蚀膨胀运算3、膨胀4、自定义结构元素5、开闭运算开运算闭运算6、形态学梯度7、其他形态学-顶帽、黑帽、击中不击中8、核函数矩形核十字形核椭圆核1、形态学运算与结构形态学运算是针对二值图像依据数学形态学
晓纪同学·2023-06-16 17:40

VS CUDA OpenCV编程 遇到gpu端核函数 应输入表达式的报错解决办法

其中，cuda能够提供的公式就那么多，所以打算自己写一个核函数来实现自己想要实现的算法。结果遇到了>>核函数调用的时候报错，提示应输入表达式。
迷失的walker·2023-06-16 06:41

牛客网算法八股刷题系列(十)再回首——线性判别分析与核函数

牛客网算法八股刷题系列——线性判别分析与核函数题目描述正确答案：BCD\mathcalB\mathcalC\mathcalDBCD题目解析题目描述下面哪些是基于核的机器学习算法(多选)?()?
静静的喝酒·2023-06-14 15:27

【机器学习】sklearn实现SVM分类算法

除此之外，SVM算法还包括核函数，核函数可以使它成为非线性分类器。在了解SVM算法之前，我们要先认识一下线性分类器。
思考实践·2023-06-14 12:50

[学习笔记] [机器学习] 10. 支持向量机 SVM（SVM 算法原理、SVM API介绍、SVM 损失函数、SVM 回归、手写数字识别）

视频链接数据集下载地址：无需下载学习目标：了解什么是SVM算法掌握SVM算法的原理知道SVM算法的损失函数知道SVM算法的核函数了解SVM算法在回归问题中的使用应用SVM算法实现手写数字识别器1.SVM
Le0v1n·2023-06-14 02:53

SVR（支持向量机）用法介绍

与SVM分类模型相似，SVR也是一种非概率性算法，通过使用核函数将数据映射到高维空间，并在该空间上寻找最优的超平面与训练数据之间的间隔最大化，得到了回归模型。
githubcurry·2023-06-13 17:36

核函数

10年就讲了。。。课程链接：http://www.powercam.cc/slide/6552KernelMethod的基本思想：Kernel的基本思想是，将低维空间不可分数据映射到高纬度的空间，比如说左图的数据是线性不可分的，分界线是：，将数据映射到三维空间，就可以得到线性的分类面，总结：在低维空间线性不可分，映射到高纬空间，线性可分的概率会增大，比如说，数据在一维空间线性可分的难度比二维空间线
ruangongtaotao·2023-06-13 14:31

驱动开发：内核LoadLibrary实现DLL注入

远程线程注入是最常用的一种注入技术，在应用层注入是通过`CreateRemoteThread`这个函数实现的，通过该函数通过创建线程并调用`LoadLibrary`动态载入指定的DLL来实现注入，而在内核层同样存在一个类似的内核函数
lyshark·2023-06-13 09:00

KPCA降维的matlab代码，贡献率，累积贡献率，可设置降维数目，可设置核函数，可设置核参数

不用担心代码质量问题，直接复制吧，家人们！先上简单易懂的主函数clearcloseallclcloaddata.matX1=data;%data是一个N*M的矩阵，N是样本个数，M是维度！不要整乱了哦！[X1,~]=mapminmax(X1');%做个归一化处理，归一化处理的时候要对数据转置的哦choice=1;%1代表高斯核，2代表多项式核，3代表线性核，4代表指数核，5代表拉普拉斯核sigma
今天吃饺子·2023-06-13 00:42

智能学习 | MATLAB实现GWO-SVM多输入单输出回归预测（灰狼算法优化支持向量机）

预测效果基本介绍模型原理程序设计参考资料预测效果基本介绍Matlab实现GWO-SVM灰狼算法优化支持向量机的多输入单输出回归预测（完整源码和数据)1.输入多个特征，输出单个变量，多输入单输出回归；2.灰狼算法优化核函数参数
机器学习之心·2023-06-12 22:16

Linux 内核同步 ---自旋锁（Spinlock）

内核抢占内核抢占的概念：如果进程正在执行内核函数时，即它在运行内核态，允许发生内核切换（被替换的进程是正在执行内核函数的进程），这个内核就是抢占的。
燕无鸻·2023-06-11 16:44

基于支持向量机（SVM）的异或数据集划分

目录一、支持向量机的简单介绍1、什么是支持向量机2、支持向量机的基本原理3、常用核函数4、SVM的优缺点二、基于SVM的异或数据集划分1、数据集及数据预处理1）创建一个异或数据集的代码：2）代码执行效果
凌天傲海·2023-06-11 11:45

【Linux驱动】VScode 环境简单配置

在开始编写驱动之前，我们需要保证良好的编码环境，这里编写代码所使用的编辑器是VScode，如果进行环境配置，可能会提示很多错误，比如头文件找不到、内核函数的定义无法跳转等等。
仲夏夜之梦~·2023-06-11 04:25

【007 设备驱动】copy_to_user()和copy_from_user()主要用于实现什么功能？一般用于file_operations结构的哪些函数里面？

由于内核空间和用户空间是不能互相访问的，如果需要访问就必须借助内核函数进行数据读写。
Kashine·2023-06-10 05:23

机器学习-6 支持向量机

支持向量机算法概述算法流程线性分类线性可分性向量内积硬间隔分类软间隔SVM模型非线性支持向量机非线性的情况非线性支持向量机核函数SVM优点算法步骤线性可支持向量机的程序流程图SVM算法步骤算法实例有关数据集利用
so.far_away·2023-06-10 02:27

cuda编程学习——CUDA共享内存性能优化（九）

基础与实践樊哲勇文章所有代码可在我的GitHub获得，后续会慢慢更新文章、讲解视频同步更新公众《AI知识物语》，B站：出门吃三碗饭1：共享内存共享内存是一种可被程序员直接操控的缓存，主要作用有两个：（1）一个是减少核函数中对全局内存的访问次数
出门吃三碗饭·2023-06-09 14:24

python svr回归_机器学习入门之机器学习之路：python支持向量机回归SVR 预测波士顿地区房价...

支持向量机的两种核函数模型进行预测git:https://github.com/linyi0604/MachineLearningfromsklearn.datasetsimportload_bostonfromsklearn.cross
weixin_39755712·2023-06-09 11:08

机器学习之SVM分类器介绍——核函数、SVM分类器的使用

系类文章目录机器学习算法——KD树算法介绍以及案例介绍机器学习的一些常见算法介绍【线性回归，岭回归，套索回归，弹性网络】文章目录一、SVM支持向量机介绍1.1、SVM介绍1.2、几种核函数简介a、sigmoid
张小鱼༒·2023-06-09 11:00

机器学习集成学习——GBDT（Gradient Boosting Decision Tree 梯度提升决策树）算法

系列文章目录机器学习神经网络——Adaboost分离器算法机器学习之SVM分类器介绍——核函数、SVM分类器的使用机器学习的一些常见算法介绍【线性回归，岭回归，套索回归，弹性网络】文章目录系列文章目录前言一
张小鱼༒·2023-06-09 11:26

机器学习聚类——DBSCAN（Density-based spatial clustering of applications with noise，基于密度的聚类算法）

算法机器学习的一些常见算法介绍【线性回归，岭回归，套索回归，弹性网络】机器学习集成学习——GBDT（GradientBoostingDecisionTree梯度提升决策树）算法机器学习之SVM分类器介绍——核函数
张小鱼༒·2023-06-09 00:47

机器学习——聚类算法的评分函数

极端随机树和单颗决策树分类器对手写数字数据进行对比分析_极端随机森林算法机器学习聚类算法——BIRCH算法、DBSCAN算法、OPTICS算法机器学习集成学习——Adaboost分离器算法机器学习之SVM分类器介绍——核函数
张小鱼༒·2023-06-09 00:46

CUDA02_03CUDA编程入门与GPU模式

  CUDA的核心就是扩展了C/C++语法，提出了核函数的语法，使得单一在CPU上运算的函数，可以指定在GPU上计算。同时提供辅助的API完成一些计算相关的操作。  
杨强AT南京·2023-06-07 13:21
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