SVM+核函数

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。
sydyh43·2023-03-31 00:42

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·2023-03-30 22:48

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·2023-03-30 21:58

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·2023-03-30 04:12

[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·2023-03-30 03:01

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·2023-03-30 03:33

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·2023-03-29 22:11

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·2023-03-29 09:41

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·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·2023-03-28 07:47

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·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·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

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·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·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·2023-03-17 15:55

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·2023-03-16 00:10

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·2023-03-14 07:04

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·2023-03-14 07:03

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·2023-03-14 07:02

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·2023-03-14 07:02

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_39632728·2023-03-11 07:16

【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·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·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�·2023-03-08 22:14

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·2023-03-08 21:34

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
bluewind1230·2023-02-18 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）·2023-02-17 13:30

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·2023-02-07 12:38

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001·2023-02-06 17:42

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·2023-02-06 17:39

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·2023-02-06 17:30

《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
damonzheng46·2023-02-06 13:59

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·2023-02-06 08:19

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·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_35482604·2023-02-05 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·2023-02-05 13:43

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
Henrik698·2023-02-05 11:26

支持向量机SVM

当线性不可分时，使用核函数和软间隔最大化来学习。本文主要讲述硬间隔支持向量机的推导过程。硬间隔支持向量机对于一
小孙的日常学习·2023-02-05 09:16

CUDA编程之CUDA流

文章目录前言CUDA流在默认流中重叠主机与设备用非默认CUDA流重叠多个核函数的执行重叠多个核函数的例子用非默认CUDA流重叠核函数的执行与数据传递不可分页主机内存与异步的数据传输函数总结参考前言    
AI、明察秋毫·2023-02-04 12:16

【预测模型-ELM分类】基于鲸鱼算法优化核极限学习机实现数据分类附matlab代码

核函数ＥＬＭ将核函数引入到极限学习机理论中，可以得到最小平方优化解，解决了ＥＬＭ算法随机初始化问题，对模型学习参数具有较好的鲁棒性，具
matlab科研助手·2023-02-04 11:06

TensorRT基础

目录1.1TensorRT构建和编译一个模型1.2Interference1.3动态shape1.4ONNXTensorRT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）
Stephen-Chen·2023-02-04 07:10

[机器学习]解决支持向量机线性不可分问题——核函数II

问题之前在支持向量机I中介绍支持向量机通过在样本空间找到一个划分超平面实现将样本分类。但现实任务中，原始样本空间可能不存在一个能正确划分两类样本的超平面。对于这种问题，可将样本从原始空间映射到一个更高维特征空间，使样本在该特征空间线性可分。关键准则：若原始空间是有限维，即属性数有限，那么一定存在一个高维特征空间使样本可分。目标函数划分超平面模型：f(x)=wTϕ(x)+bf(x)=w^T\phi(
3points·2023-02-04 00:57

机器学习——径向基核函数

最常用的径向基函数是高斯核函数,形式为k(||x-xc||)=exp{-||x-xc||^2/(2*σ)^2)}其中xc为核函数中心,σ为函数的宽度参数,控制了
数据分析星球·2023-02-04 00:25

机器学习随笔二——核函数

1.核函数Kernel1.1特征空间的隐式映射：核函数事实上，大部分时候数据并不是线性可分的，这个时候满足这样条件的超平面就根本不存在。
Jason&Zhou·2023-02-04 00:54

机器学习简介6--svm

但是因为svm高纬的核函数升维业务上并不是那么直观，所以一些需要强业务解释的场合反而不会用。再加上svm的准确率，相比深度学习的简单模型也相差甚远。
Magnetor·2023-02-02 19:57

mean-shift 算法

MeanShift算法概述MeanShift算法，又称为均值漂移算法，MeanShift的概念最早是由Fukunage在1975年提出的，在后来由YizongCheng对其进行扩充，主要提出了两点的改进：定义了核函数
zwq940103·2023-02-02 11:12

聚类算法：Mean Shift

目录简介meanshift算法理论MeanShift算法原理算法步骤算法实现其他聚类算法之MeanShiftMeanShift算法理论MeanShift向量核函数引入核函数的MeanShift向量聚类动画演示
assassin_sword·2023-02-02 11:09

均值漂移Mean Shift原理及推导过程

1.概述MeanShift的概念最早由Fukunage在1975年提出，后来由YizongCheng对其进行扩充，主要提出了两点的改进：一是定义了核函数，二增加了权重系数。
scott198510·2023-02-02 11:00

svm多分类python代码_支持向量机(分类问题公式及python实现)

python实现)此notebook包括：1、支持向量机介绍2、什么是线性可分类支持向量机3、什么是线性分类支持向量机4、硬间隔化和软间隔化5、什么是线性分类支持向量机的对偶形式6、非线性支持向量机与核函数
肖晴方13723899431·2023-02-02 09:31
上一页 5 6 7 8 9 10 11 12 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他