SVM公式推导

强化学习原理python篇02——贝尔曼公式推导和求解

强化学习原理python篇02——贝尔曼公式概念bootstrapping（自举法）statevalue贝尔曼公式（BellmanEquation）贝尔曼公式以及python实现解法1——解析解解法2——迭代法atcionvalueRef本章全篇参考赵世钰老师的教材Mathmatical-Foundation-of-Reinforcement-LearningStateValuesandBellm
WuRobb·2024-01-28 06:42

Js逆向之网洛者-反反爬练习平台第七题（JSVMPZL - 初体验）

链接:网洛者-反反爬练习平台第七题（JSVMPZL-初体验）(提示：该平台注册需要注册码，可以加这位大佬的vx，记得注明来意，vx号：wx1670044143)内容分析:本题目标：采集100页的全部数字
时光亦不回首·2024-01-28 05:14

Faster R-CNN原理

RCNN算法流程可分为4个步骤：一张图像生成1K~2K个候选区域（使用SelectiveSearch算法）；对每个候选区域，使用深度网络提取特征（这里的深度网络就是图片分类网络）；特征送入每一类的SVM
酸酸甜甜我最爱·2024-01-27 21:12

第十三章 半监督学习

目录一、半监督学习简介二、生成式方法三、半监督SVM四、图半监督学习五、基于分歧的方法六、半监督聚类本章假设给定有标记样本集和未标记样本集，。
lammmya·2024-01-27 10:57

1.21信息熵理解，一个好看的框架图，SVM

信息熵理解就是说，每个事件都会提供一些信息以确定情况事件发生的概率越大，意味着频率越大，就有越多的可能性，能缩减的查找范围就越少，所以信息熵就少；事件发生的概率越小，意味着频率越小，就有更少的情况会发生这样的事件，那么能缩减的查找范围就会增大，所以信息熵就大；所谓信息熵实际上就是事件发生后用来衡量能缩减多大的查找空间，能缩减多少的情况数。能缩减（2^信息熵）的情况数就是说整个空间信息大小为13.6
CQU_JIAKE·2024-01-27 10:10

1.22SVM（对偶性，KKT条件，核函数(高斯核函数RBF，参数伽马），软间隔问题（对误差容忍，参数C），总结，例题），SVM流程，代码，划分指定类数

就是说数据有多维的特性，然后依据特性在坐标系种存在点，就是画一个面来分割不同的点，从而实现数据的分类将两类数据区分开W为X对应的权重分割线（超平面）所在，就是决策边界可以转化为求解两类数据的最大间隔问题支持向量是点，点的坐标是数据的特征正负超平面如果某个支持向量发生变化，为就是说，这个超平面是依据数据集计算得到的，然后这个数据是哪个类的，特征为哪些都是事先确定的，计算的目的是找一个超平面，使支持向
CQU_JIAKE·2024-01-27 10:35

使用代码取大量2*2像素图片各通道均值，存于Excel文件中。

由于2*2像素图片较多，所以将结果放置于Excel表格中，之后使用SVM对他们进行分类。
MayYou-HHH·2024-01-27 04:38

SVM算法的python实现

1.随机生成几簇点随机生成以（1，1，1）（5，5，5）（6，0，0）（10，10，10）（0，6，0）（10，10，2）为中心的6组散点坐标。要求每个中心20个点，每个中心生成的随机点拥有同样的标签0~5，坐标为整数，存入exel文件。importpandasaspdimportnumpyasnp#设置中心点和标签centers=[(1,1,1),(5,5,5),(6,0,0),(10,10,1
MayYou-HHH·2024-01-27 04:08

[源码和文档分享]Python实现的基于SVM、LR、GBDT和决策树算法进行垃圾短信识别和分类

摘要短信业务的迅猛发展在丰富了人们的沟通方式的同时，同样遭受到垃圾短信的困扰。对于运营商来说，垃圾短信造成基础设施资源的巨大浪费；对于移动用户来说，大量的垃圾短信使用户不能够及时查看正常的短信，干扰了用户的正常生活。垃圾短信的识别已经成为一个亟待解决的问题，而传统的基于黑白名单、关键字进行过滤的效果有限，不能起到很好的识别效果。针对该问题，我们基于垃圾短信的文本内容，将文本分类算法应用到垃圾短信的
ggdd5151·2024-01-26 23:03

MZI 与 MI 光波导的透射率计算

的透射率计算公式不包含吸收和散射的透射率包含吸收和散射时的透射率MI推荐阅读MZIandMIOpticalWaveguide(马赫曾德与迈克尔逊光波导)正文MZI的透射率计算公式不包含吸收和散射的透射率从MZI的公式推导中我们知道如果入射场的强度为
勤奋的大熊猫·2024-01-26 09:35

Matlab批量提取图片特征向量

目录最近matlab数字图像处理课程需要，对上千张训练集测试集图片进行批量的特征提取，作为SVM的输入。所以就有了用matlab来批量提取图像特征向量，并保存，方便后续使用。
芯的一天·2024-01-26 08:33

支持向量机(Support Vector Machines)

与逻辑回归和神经网络相比，支持向量机，或者简称SVM，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，我们从优化目标开始。那么，我们开始学习这个算法。
Ezio的学习之旅·2024-01-26 06:46

[Machine Learning] 10 支持向量机(Support Vector Machines)

10.2LargeMarginIntuition(直观上对大间距的理解)10.3MathematicsBehindLargeMarginClassification10.4Kernels(核函数)10.5UsingAnSVM10SupportVectorMachines
今天你DEBUG了吗·2024-01-26 06:15

matlab中的分类工具箱svm,MATLAB实现多分类和libsvm工具箱的安装使用详解

下面介绍的是台湾林智仁教授的libsvm工具箱在MATLAB中的安装和使用：安装环境：Win7、MicrosoftVisualStudio2010MATLAB版本：R2010b编译器版本：MicrosoftVisualC
菩提流支·2024-01-26 06:11

支持向量机 Support Vector Machines (SVM) - 1

文章目录1前言1.1SVM的基本思想1.2支持向量机的分类2线性可分支持向量机模型2.1模型概述2.2函数间隔与几何间隔2.3模型推导:硬间隔最大化1前言1.1SVM的基本思想\qquad支持向量机（SupportVectorMachines
飞天大肥猫·2024-01-26 06:39

支持向量机(Support Vector Machines, SVM)

本文转载自：https://github.com/apachecn/MachineLearning支持向量机概述支持向量机(SupportVectorMachines,SVM)：是一种机器学习算法。
Zziven·2024-01-26 06:02

基于支持向量机SVM的风电场NWP数据预测，SVM的详细原理

目录支持向量机SVM的详细原理SVM的定义SVM理论Libsvm工具箱详解简介参数说明易错及常见问题SVM应用实例，基于SVM的风电场NWP预测结果分析展望支持向量机SVM的详细原理SVM的定义支持向量机
神经网络机器学习智能算法画图绘图·2024-01-26 06:00

基于支持向量机SVM的采油机故障诊断，Libsvm故障的详细诊断，SVM的详细原理

目录支持向量机SVM的详细原理SVM的定义SVM理论Libsvm工具箱详解简介参数说明易错及常见问题SVM应用实例，基于SVM的采油机故障识别代码结果分析展望支持向量机SVM的详细原理SVM的定义支持向量机
神经网络机器学习智能算法画图绘图·2024-01-26 06:00

基于粒子群改进的支持向量机SVM的情感分类识别，pso-svm情感分类识别

目录支持向量机SVM的详细原理SVM的定义SVM理论Libsvm工具箱详解简介参数说明易错及常见问题SVM应用实例，基于SVM的情感分类预测代码结果分析展望支持向量机SVM的详细原理SVM的定义支持向量机
神经网络机器学习智能算法画图绘图·2024-01-26 06:59

基于支持向量机SVM的分类预测，基于SVM的雷击故障识别

目录支持向量机SVM的详细原理SVM的定义SVM理论Libsvm工具箱详解简介参数说明易错及常见问题SVM应用实例，基于SVM的雷击故障分类预测支持向量机SVM的详细原理SVM的定义支持向量机（supportvectormachines
神经网络机器学习智能算法画图绘图·2024-01-26 06:29

机器学习_常见算法比较模型效果(LR、KNN、SVM、NB、DT、RF、XGB、LGB、CAT)

文章目录KNNSVM朴素贝叶斯决策树随机森林KNN“近朱者赤，近墨者黑”可以说是KNN的工作原理。
you_are_my_sunshine*·2024-01-26 06:25

支持向量机(Support Vector Machines)（需要优化）

与逻辑回归和神经网络相比，支持向量机，或者简称SVM，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。
清☆茶·2024-01-26 06:24

基于k折交叉验证的支持向量机SVM的多分类预测,SVM的详细原理，SVM工具箱详解及注意事项

目录支持向量机SVM的详细原理SVM的定义SVM理论Libsvm工具箱详解简介参数说明易错及常见问题完整代码和数据下载链接：基于SVM多分类预测，基于k折交叉验证的支持向量机SVM的多分类预测（代码完整
神经网络机器学习智能算法画图绘图·2024-01-26 06:52

docker安装Elasticsearch:6.x + Kibana:6.x

Elasticsearch之前,需要配置系统中的线程数,否则报以下的错误:#sysctlsettingsaredefinedthroughfilesin[1]:maxvirtualmemoryareasvm.max_map_count
Ozixue·2024-01-26 03:20

js逆向jsvmp篇某程算法还原（一）

提示！本文章仅供学习交流，严禁用于任何商业和非法用途，如有侵权，可联系本文作者删除！前言：  本篇文章主要分析的是sent参数的算法还原，而sent参数是手机端网页版的参数，这篇文章其实写好有将近一年的时间了，不过因为某些原因，所以一直没有发文章，现在好久没有发过文章了，然后也感觉没啥可发的东西，就干脆发一下某程系列的吧，后面会依次把98k（浏览器指纹）、testab包括登录遇到的验证码相关的分析
时光亦不回首·2024-01-26 00:25

js逆向jsvmp篇某程算法还原（二）

提示！本文章仅供学习交流，严禁用于任何商业和非法用途，如有侵权，可联系本文作者删除！前言：  前面分析过手机端网页版的sent参数，这一篇是分析的是PC端网页版的testab参数，其实当你看到这两个参数的时候，你会发现它们特征都是一样的，如果你还原过sent参数的算法，大概会想testab参数就是sent参数吧，就会拿sent参数的算法去试一下，然后会发现用不了，用不了就对了嘛，以为某程闹着玩呢，
时光亦不回首·2024-01-26 00:25

某书jsvmp算法还原X-S分析

七夕版x-s算法还原一个人一个人一个人孤零零孤零零孤零零写代码写代码写代码苦苦苦啊啊啊加密流程：x1,x2,x3,x4拼接进行base64>>base64进行加密得到乱码>>乱码取值运算得到payload>>payload和其他固定参数结合得到最终的base64X-S=XYW_+base64七夕版X-S加密点定位全局搜索"window._webmsxyw"，定位至一个main的js文件里面，在下方
吃兔999·2024-01-26 00:24

某jsvmp的分析过程

打开F12找到有a_bogus的请求链接找到可能是加密算法的就是，下断点原js保存到本地,并替换本地js，方便修改js有经验的伙伴肯定知道，这是jsvmp，里面有很多嵌套的循环，这里需要用到插桩法，就是把
shifuren·2024-01-26 00:23

基于中文垃圾短信数据集的经典文本分类算法实现

本文基于中文垃圾短信数据集，分别对比了朴素贝叶斯、逻辑回归、随机森林、SVM、LSTM、BiLSTM、BERT七种文本分类算法的垃圾短信分类效果。
fufufunny·2024-01-25 22:54

《速通机器学习》- 数据的量化和特征提取

本书从传统的机器学习，如线性回归、逻辑回归、朴素贝叶斯、支持向量机、集成学习，到前沿的深度学习和神经网络，如DNN、CNN、BERT、ResNet等，对人工智能技术进行零基础讲解，内容涵盖数学原理、公式推导
北大博士后AI卢菁·2024-01-25 19:15

为什么KNN和SVM不需要像深度学习那样进行多次迭代训练？

2.SVM也是一种监督学习算法，总结（KNN、SVM和深度学习在本质上有以下区别：）KNN（K-NearestNeighbors）和SVM（SupportVectorMachine）与深度学习模型有不同的训练和优化方法
小桥流水---人工智能·2024-01-25 17:24

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

麻雀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1.Matlab基于SSA-SVR麻雀算法优化支持向量机的数据多输入单输出回归预测（完整源码和数据）2.SSA选择最佳的SVM
机器学习之心·2024-01-25 16:57

Pytorch 实现强化学习策略梯度Reinforce算法

一、公式推导这里参考邱锡鹏大佬的《神经网络与深度学习》第三章进阶模型部分，链接《神经网络与深度学习》。
爱喝咖啡的加菲猫·2024-01-25 14:31

大创项目推荐 题目： 基于深度学习的疲劳驾驶检测 深度学习

文章目录0前言1课题背景2实现目标3当前市面上疲劳驾驶检测的方法4相关数据集5基于头部姿态的驾驶疲劳检测5.1如何确定疲劳状态5.2算法步骤5.3打瞌睡判断6基于CNN与SVM的疲劳检测方法6.1网络结构
laafeer·2024-01-25 14:59

【本科生机器学习】【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【上、原理部分】

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。一、课程总结1、机器学习（MachineLearning,ML）的定义机器学习是人工智能的一个分支。人工智能的研究历史有着一条从以“推理”为重点，到以“知识”为重点，再到以“学习”为重点的自然、清晰的脉络。显然，机器学习是实现人工智能的一个途径，即以机器学习为手段解决人工智能中的问题。
不是AI·2024-01-25 10:06

机器学习 -- 支持向量机

支持向量机（SVM）是一种广泛应用于分类和回归问题的强大监督学习算法。就很适用于这种场景。概念支持向量（SupportVectors）在支持向量机（SVM）中，支持向量是非常核心的概念。
北堂飘霜·2024-01-25 07:56

Linux 60秒快速性能分析操作手册

BPFPerformanceTools》读书笔记整理，对原书提到的命令做了简单扩充博文内容涉及Linux60秒快速性能分析命令的简单说明以及指标解释：uptimedmesg|tail&&cat/var/log/messagesvmstat1mpstat-PALL1pidstat1iostat-xz1free-msar-nDEV1sar-ntcp
山河已无恙·2024-01-25 04:50

如何利用机器学习甄别淘宝优质店铺

转自|数据团学社，微信搜索metrodata_xuexi即可关注本文约2400字，阅读需要7分钟关键词：Pythonsklearn决策树KNN逻辑回归SVM本文讲述了使用python分别构建决策树、KNN
数智物语·2024-01-24 18:05

IDEA快捷键（全网最全详细图解）

1、提高代码编写速度快捷键功能ctrl+alt+space显示内容提示功能psvm快速键入main方法点sout快速打印shift+enter光标移动到下一行，新增加一行ctrl+Y删除光标所在行crtl
丁总学Java·2024-01-24 14:49

git的使用(idea中)

文章目录Git分布式版本控制工具1、目标2、概述2.1、开发中的实际场景2.2、版本控制器的方式2.3、SVM2.4、Git2.5、Git工作流程3、Git安装与常用命令3.1、Git环境配置3.1.1
林诺辞·2024-01-24 12:08

[PyTorch][chapter 11][李宏毅深度学习][Semi-supervised Learning]

Semi-supervisedLearningforGenerativeModellow-densitySeparationAssumptionEntropy-basedRegularizationsemi-supervisedSVMSmoothnessAssumptio
明朝百晓生·2024-01-24 07:46

机器学习期末复习总结笔记（李航统计学习方法）

文章目录模型复杂度高---过拟合分类与回归有监督、无监督、半监督正则化生成模型和判别模型感知机KNN朴素贝叶斯决策树SVMAdaboost聚类风险PCA深度学习范数计算梯度下降与随机梯度下降SGD线性回归逻辑回归最大熵模型适用性讨论模型复杂度高
在半岛铁盒里·2024-01-24 01:01

机器学习实验3——支持向量机分类鸢尾花

文章目录实验内容数据预处理代码认识数据相关性分析径向可视化各个特征之间的关系图支持向量机SVM求解直觉理解：数学推导代码运行结果总结实验内容基于鸢尾花数据集，完成关于支持向量机的分类模型训练、测试与评估
在半岛铁盒里·2024-01-24 01:00

西瓜书学习笔记——Boosting（公式推导+举例应用）

文章目录引言AdaBoost算法AdaBoost算法正确性说明AdaBoost算法如何解决权重更新问题？AdaBoost算法如何解决调整下一轮基学习器样本分布问题？AdaBoost算法总结实验分析引言Boosting是一种集成学习方法，旨在通过整合多个弱学习器来构建一个强学习器。其核心思想是迭代训练模型，关注之前被错误分类的样本，逐步提升整体性能。Boosting的代表算法包括AdaBoost、G
Nie同学·2024-01-24 00:26

java基础之语法

建议还是自己配置一下“path”、“JAVA_HOME”3、IDEA常用快捷键main/psvm、sout、…快捷键进入相关代码Ctrl+D复制当
Afison·2024-01-23 19:49

【机器学习：异常值检测】新颖性和异常值检测

【机器学习：异常值检测】新颖性和异常值检测异常值检测方法概述新颖性检测纵向扩展单类SVM异常值检测拟合椭圆包络隔离林局部异常因子使用局部异常因子进行新颖性检测许多应用程序需要能够确定新观测值是属于与现有观测值相同的分布
jcfszxc·2024-01-23 09:58

【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

竞赛保研 机器视觉的试卷批改系统 - opencv python 视觉识别

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5.2基于SVM
iuerfee·2024-01-23 06:43

ElasticSearch启动报错，bootstrap checks failed解决方案

elasticsearch.yml增加network.host:0.0.0.0启动失败，检查没有通过，报错:"""ERROR:[2]bootstrapchecksfailed[1]:maxvirtualmemoryareasvm.max_map_count
Liuzz25·2024-01-23 05:34
上一页 1 2 3 4 5 6 7 8 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他