SVM分类器

机器学习---支持向量机的初步理解

1.SVM的经典解释改编自支持向量机解释得很好|字节大小生物学(bytesizebio.net)话说，在遥远的从前，有一只贪玩爱搞破坏的妖怪阿布劫持了善良美丽的女主小美，智勇双全的男主大壮挺身而出，大壮跟随阿布来到了妖怪的住处
三月七꧁ ꧂·2023-11-02 18:21

16. 机器学习 - 决策树

在上一节课讲SVM之后，再给大家将一个新的分类模型「决策树」。我们直接开始正题。
茶桁·2023-11-02 12:21

机器学习_XGB模型训练内存溢出解决方案

数据读取与处理模型训练之前笔者有写过数据读取与处理解决内存溢出的相关处理方案（核心是用生成器分批处理）可以看笔者之前的文章：机器学习预处理效率及内存优化（多进程协程优化）本文主要讲解如何处理xgb模型训练的时候内存溢出的情况一、内存数据转libsvm
Scc_hy·2023-11-02 11:44

One-class SVM算法对Letter Recognition数据集进行异常值检测，给个代码。

One-classSVM算法是一种异常值检测算法，它只需要正常样本的数据来训练模型，然后用训练出的模型来判断新样本是否为异常样本。
芥子纳须弥1116·2023-11-02 08:57

python one class svm_Python机器学习笔记：One Class SVM

前言最近老板有一个需求，做单样本检测，也就是说只有一个类别的数据集与标签，因为在工厂设备中，控制系统的任务是判断是是否有意外情况出现，例如产品质量过低，机器产生奇怪的震动或者机器零件脱落等。相对来说容易得到正常场景下的训练数据，但故障系统状态的收集示例数据可能相当昂贵，或者根本不可能。如果可以模拟一个错误的系统状态，问题就好解决多了，但无法保证所有的错误状态都被模拟到，所以只能寻找单样本检测相关的
weixin_39575775·2023-11-02 08:56

One-class SVM算法对Optdigits数据集进行异常值检测，给个代码。

One-classSVM算法可以用来进行异常值检测，用于检测离群值。
kdbshi·2023-11-02 08:26

异常检测算法（二）：OneClassSVM【严格讲，不是outlier检测方法，而是novelty检测方法】【但数据维度很高或对相关数据分布没任何假设情况下，也可作为一种很好的outlier检测方法】

OneClassSVM两个功能：无监督异常值检测；解决非平衡样本分类；在做非平衡样本分类的问题时，其中如果有一类比例严重失调，就可以直接用这个方式来做：OneClassSVM；OneClassSVM还有一个功能就是异常值检测
u013250861·2023-11-02 08:25

单样本检测方法-One Class SVM

Python机器学习笔记——OneClassSVM前言最近老板有一个需求，做单样本检测，也就是说只有一个类别的数据集与标签，因为在工厂设备中，控制系统的任务是判断是是否有意外情况出现，例如产品质量过低，
试一试名字能有多长·2023-11-02 08:55

PCA、LOF、IForest、One-Class SVM异常检测例子

原数据（鸢尾花）fromsklearnimportdatasets#导入内置数据集模块iris=datasets.load_iris()#导入鸢尾花的数据集x=iris.data[:,0:2]#样本数据共150个，取前两个特征，即花瓣长、宽#可视化数据集importmatplotlib.pyplotaspltplt.scatter(x[:,0],x[:,1])#x的第0列绘制在横轴，x的第1列绘制
萌新待开发·2023-11-02 08:23

利用one-class SVM进行异常值检测

python数据分析与数据化运营宋天龙sklearn中提供了one-classSVM和EllipticEnvelope两种方法用于异常检测，前者基于libsvm实现的非监督式异常检测方法，可用于做高维度分布的评估
何国庆·2023-11-02 08:52

高效处理异常值的算法：One-class SVM模型的自动化方案

一、引言数据清洗和异常值处理在数据分析和机器学习任务中扮演着关键的角色。清洗数据可以提高数据质量，消除噪声和错误，从而确保后续分析和建模的准确性和可靠性。而异常值则可能对数据分析结果产生严重影响，导致误导性的结论和决策。因此，有效的异常值处理方法对于保证数据分析的准确性至关重要。在过去，人工处理异常值是一种常见的方法，但随着数据规模的不断增大和复杂度的提高，传统的人工处理方法变得不够高效和可扩展。
笑不语·2023-11-02 07:47

KVM — Kernel-based Virtual Machine

KVM增加了第三种模式：客户模式(有自己的内核和用户模式)KVM的虚拟机需要硬件支持，即如IntelVT技术(vmx)或AMDV技术(svm).且Linux发行版本必须在64bit环境中才能使用
WWWWWWWWolf·2023-11-02 07:14

回归预测 | Matlab实现SSA-CNN-SVM麻雀算法优化卷积神经网络-支持向量机的多输入单输出回归预测

回归预测|Matlab实现SSA-CNN-SVM麻雀算法优化卷积神经网络-支持向量机的多输入单输出回归预测目录回归预测|Matlab实现SSA-CNN-SVM麻雀算法优化卷积神经网络-支持向量机的多输入单输出回归预测效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍
机器学习之心·2023-11-02 01:44

回归预测 | Matlab实现WOA-CNN-SVM鲸鱼算法优化卷积神经网络-支持向量机的多输入单输出回归预测

回归预测|Matlab实现WOA-CNN-SVM鲸鱼算法优化卷积神经网络-支持向量机的多输入单输出回归预测目录回归预测|Matlab实现WOA-CNN-SVM鲸鱼算法优化卷积神经网络-支持向量机的多输入单输出回归预测效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍
机器学习之心·2023-11-02 01:44

回归预测 | Matlab实现SO-CNN-SVM蛇群算法优化卷积神经网络-支持向量机的多输入单输出回归预测

Matlab实现SO-CNN-SVM蛇群算法优化卷积神经网络-支持向量机的多输入单输出回归预测目录Matlab实现SO-CNN-SVM蛇群算法优化卷积神经网络-支持向量机的多输入单输出回归预测效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍
机器学习之心·2023-11-02 01:12

python语音识别库kaldi_Kaldi语音识别库在Linux下的安装和编译

同时也加入了深度神经网络的分类器(DNN)，本身由原来做HTK开发的人员制作而成，可以说是HTK的升级加强版。
岑依惜·2023-11-02 01:00

kaldi在linux上编译,Kaldi语音识别库linux环境下的安装和编译

介绍：Kaldi语音识别库可以说是，HTK数据库的整理加强版，将HTK比较零碎的各种各样的指令和功能进行整理，使用更加的方便，同时也加入了深度神经网络的分类器(DNN)，本身由原来做HTK开发的人员制作而成
三上酱·2023-11-02 01:30

linux编译aidl接口,ubuntu下安装kaidl实用教程

同时也加入了深度神经网络的分类器(DNN)，本身由原来做HTK开发的人员制作而成，可以说是HTK的升级加强版。
weixin_39779530·2023-11-02 01:30

kaldi在Linux下的安装

同时也加入了深度神经网络的分类器(DNN)，本身由原来做HTK开发的人员制作而成，可以说是HTK的升级加强版。
ch977·2023-11-02 01:25

李宏毅老师浅谈机器学习

李宏毅老师浅谈机器学习引例-宝可梦/数码宝贝分类器如何定义损失函数？-经验这里定义一个直观的loss函数根据全体数据，得到最好的模型参数(理想）如何衡量现实损失和理想损失接近程度？
Selvaggia·2023-11-01 15:03

2019-11-23Python——KNN实战(附详细代码与注解)

估计各位绅士都看过我之前的KNN算法博文（嘿嘿≧◔◡◔≦，假装大家都看过），应广大博客朋友们的要求，本次博主来开车讲解如何做一个KNN分类器实现将iris数据集进行分类。
fengling123·2023-11-01 13:10

机器学习之PyTorch和Scikit-Learn第3章 使用Scikit-Learn的机器学习分类器之旅Part 1

其它章节内容请见机器学习之PyTorch和Scikit-Learn本章中，我们会学习一些学术界和工业界常用的知名强大机器学习算法。在学习各种用于分类的监督学习算法的不同时，我们还会欣赏到它们各自的优势和劣势。另外，我们会开始使用scikit-learn库，它为高效、有生产力地使用这些算法提供了用户友好且一致的接口。本章讲解的主要内容有：介绍用于分类的健壮知名算法，如逻辑回归、支持向量机、决策树和K
矢寸心·2023-11-01 06:18

Hybrid-PSC：基于对比学习的混合网络，解决长尾图片分类 | CVPR 2021

 论文提出新颖的混合网络用于解决长尾图片分类问题，该网络由用于图像特征学习的对比学习分支和用于分类器学习的交叉熵分支组成，在训练过程逐步将训练权重调整至分类器学习，达到更好的特征得出更好的分类器的思想。
VincentTeddy·2023-11-01 02:23

PrOTYPE高级别浆液性卵巢癌分类器

图1文章是ClinicalCancerResearch的分数在8-10分，本研究其实是建立在以前卵巢癌分型基础上展开的，弥补了之前一些研究的缺陷，严格了入组标准和研究方法。第一，再过去的几十年中HGSOC诊断标准已经有了显著的改变，所以现有的公共数据库中的数据极有可能混杂了其他类型的样本，对于这一点，本研究对样本做了严格的筛选，包括公共数据库和自有数据。第二，在过去的研究中主要用的都是无监督聚类，
凌川美兮·2023-11-01 01:31

决策树- 随机森林/GBDT/XGBoost

转载：决策树-随机森林/GBDT/XGBoostBagging:各分类器之间没有依赖关系，可各自并行，Bagging+决策树=随机森林Boosting:各分类器之间有依赖关系，必须串行，比如Adaboost
weixin_50304531·2023-10-31 23:18

spyder环境下安装xgboost的方法及常见错误

xgboost：Xgboost是Boosting算法的其中一种，Boosting算法的思想是将许多弱分类器集成在一起，形成一个强分类器。
远方上&肖·2023-10-31 20:35

通过arthas vmtool 调用线上正在运行的service方法

通过arthasvmtool调用线上正在运行的service方法场景场景具体描述业务上有某个缓存需要删除，但是没有写删除key的远程接口通过arthas执行service方法，删除缓存key1.前期准备
JavaNice哥·2023-10-31 16:32

matlab svm使用教程,使用matlab的svm(支持向量机)参数介绍

svmtrain(1,2,3,4,5,6)可见该训练模型函数有6个参数的得到训练model。1.第一个是需要训练的数据(a1,a2,a3...)ai=(x1,x2,x3...)
weixin_39796149·2023-10-31 11:29

matlab2016a贝叶斯工具箱,matlab贝叶斯工具箱

matlab贝叶斯工具箱是由KevinMurphy开发的编程学习工具，该工具采用MATLAB语言编制，可实现贝叶斯网络结构学习、参数学习、推理和构建贝叶斯分类器，此工具箱在贝叶斯学习编程方面非常灵活。
骆小普·2023-10-31 11:28

MATLAB中perceptron函数用法

目录语法说明示例使用感知器求解简单分类问题perceptron函数的功能是简单的单层二类分类器。
jk_101·2023-10-31 10:46

一百九十八、Java——IDEA项目中有参构造、无参构造等快捷键（持续梳理中）

一、目的由于IDEA项目中有很多快捷键，可以很好的提高开发效率，因此整理一下二、快捷键（一）快捷键生成publicstaticvoidmain(String[]args){}快捷键：psvm（二）快捷键在
天地风雷水火山泽·2023-10-31 09:12

C#，数值计算——分类与推理Svmpolykernel的计算方法与源程序

1文本格式usingSystem;namespaceLegalsoft.Truffer{publicclassSvmpolykernel:Svmgenkernel{publicintn{get;set;
深度混淆·2023-10-31 08:45

Linux Mint虚拟机安装常用软件

Ubuntu差不多，但是设计的更加人性化1.VMWare安装LinuxMint默认都安装完了，不得不说LinuxMint安装时的UI比Ubuntu强不会出现挡住前进按钮的情况2.安装VMWareToolsVMWare
Ujimatsu·2023-10-31 07:35

虚拟化技术----kvm

安装kvm、创建虚拟机yumgrouplistcat/proc/cpuinfo|grep-E'vmx|svm'yumgrouplistyumgroupinstall"VirtualizationHost
--w--·2023-10-31 07:26

回归预测 | Matlab实现RIME-CNN-SVM霜冰优化算法优化卷积神经网络-支持向量机的多变量回归预测

回归预测|Matlab实现RIME-CNN-SVM霜冰优化算法优化卷积神经网络-支持向量机的多变量回归预测目录回归预测|Matlab实现RIME-CNN-SVM霜冰优化算法优化卷积神经网络-支持向量机的多变量回归预测效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍
机器学习之心·2023-10-31 06:01

监督式异常检测（Anomaly Detection）方法研究线

监督式异常检测方法需要一个已经被标记“正常”与“异常”的数据集，并涉及到训练分类器（与许多其他的统计分类问题的关键区别是异常检测的内在不均衡性（就是异常样本少）。
研途可达·2023-10-31 04:11

仪酷LabVIEW OD实战(1)——目标检测Object Detection工具包的安装

‍‍博客主页：virobotics(仪酷智能)：LabVIEW深度学习、人工智能博主所属专栏：『LabVIEW深度学习工具包』『仪酷LabVIEW目标检测工具包实战』上期文章：『使用LabVIEW实现SVM
仪酷智能·2023-10-31 04:30

sklearn中的逻辑回归

2linear_model.LogisticRegression2.3梯度下降：重要参数max_iter2.4二元回归与多元回归：重要参数solver&multi_class2.5样本不平衡与参数class_weight逻辑回归1.1逻辑回归概述逻辑回归是一种线性的分类器
Lennng·2023-10-31 02:44

计算机视觉面试之物体检测

4.利用SVM进行特征向量分类。二、Fast-RCNNRCNN中有CNN重复计算，Fast-RCNN则去掉重复计算，并微调候选框位置。1.整幅图经过CNN，得到特征图。2.提取候选框（Sele
梦无音·2023-10-31 00:22

KNN分类算法介绍，用KNN分类鸢尾花数据集（iris）

目录一、KNN算法实现原理：二、KNN算法实现步骤三、KNN算法的优缺点KNN算法的优点包括：KNN算法在分类问题上的不足：四、KNN分类鸢尾花数据集1、构建KNN分类器2、构建KNN模型3、案例结果及分析一
凌天傲海·2023-10-30 19:36

目标检测的发展

RCNN通过SelectiveSearch算法进行regionproposals，使用CNN对proposals提取特征，然后将提取的特征输入SVM进行分类，最后利用全连接网络进行边框回归（线性脊回归）
Bulbbbb·2023-10-30 17:29

人工智能 python入门体验课_Python系列课程——人工智能篇简单入门

下面推荐的这个内容比较适合小白，如果数学、模型理论基础不扎实也没关系，可以掌握Python编程语言基本可以轻松学习~例如利用Python编程语言实现线性分类器、支持向量机、朴素贝叶斯等经典机器学习模型来解决诸如肿瘤良恶性预测
weixin_39536427·2023-10-30 17:22

古老的spc也可以用机器学习（三）-支持向量机算法

“支持向量机（supportvectormachines,SVM）是一种二分类模型
statr·2023-10-30 14:10

【Python机器学习】零基础掌握RidgeClassifier线性分类器

面临选择，如何更准确地预测乳腺癌？在医疗领域，准确地预测疾病的发生非常关键。尤其是像乳腺癌这样常见但又严重的疾病，早期诊断和预测可以极大地提高治疗成功率。那么问题来了，如何在大量的医疗数据中，准确、快速地诊断乳腺癌？假设有以下一组乳腺癌相关的医疗检查数据，其中包括患者年龄、肿瘤大小、细胞形态等多个因素。年龄肿瘤大小细胞形态检查结果452.510503.121…………为了解决这个问题，一种有效的方法
Mr数据杨·2023-10-30 11:50

python机器学习——xgboost简介

参考（1）背景Boosting分类器属于集成学习模型，它基本思想是把成百上千个分类准确率较低的树模型组合起来，成为一个准确率很高的模型。这个模型会不断地迭代，每次迭代就生成一颗新的树。
曹文杰1519030112·2023-10-30 09:17

C#，数值计算——分类与推理Svmlinkernel的计算方法与源程序

1文本格式usingSystem;namespaceLegalsoft.Truffer{publicclassSvmlinkernel:Svmgenkernel{publicintn{get;set;}
Trufferover·2023-10-30 08:39

《Machine Learning in Action》—— 白话贝叶斯，“恰瓜群众”应该恰好瓜还是恰坏瓜

手撕机器学习系列文章目前已经更新了支持向量机SVM、决策树、K-近邻（KNN），现在我们来玩玩贝叶斯算法，其他机器学习系列文章可根据自己需求来食用（持续更新中）：《MachineLe
玩世不恭的Coder·2023-10-30 07:44

基于flask的web视频监控人脸检测程序

基于flask的web视频监控人脸检测程序.zip基于flask完成视频流引入，基于opencv的级联分类器完成人脸检测。效果如上图所示。
人工智能教学实践·2023-10-30 04:51

随机森林算法梳理

集成学习概念集成学习就是组合多个弱监督模型以期得到一个更好更全面的强监督模型，集成学习潜在的思想是即便某一个弱分类器得到了错误的预测，其他的弱分类器也可以将错误纠正回来。
凌霄文强·2023-10-30 03:41

特征选择之卡方验证java_机器学习之特征选择

特征选择方法初识：1、为什么要做特征选择在有限的样本数目下，用大量的特征来设计分类器计算开销太大而且分类性能差。
weixin_39809140·2023-10-30 02:08
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