SVM分类器

xgboost

lr，xgboost作为baseline比较合适baggingvsboostinghttps://www.cnblogs.com/earendil/p/8872001.htmlboost：使用欠拟合的弱分类器
泓礼·2023-09-27 11:43

win10安装python的xlrd_win10安装python的xlrd

最近想尝试一下python中机器学习库函数，来测试SVM多分类算法性能，所以需要安装python以及xlrd，安装过程如下。
kkhenry·2023-09-27 10:55

SVM发展历史、现状、未来趋势

SVM（supportvictormachine）1、支持向量机发展历史1963年，Vapnik在解决模式识别问题时提出了支持向量方法。
席八·2023-09-27 09:46

《统计学习方法》SVM约束最优化的错误

函数间隔和几何间隔的不同按照统计学习方法这本书的说法函数和几何间隔之间其实是一个线性的映射其中是函数间隔，是几何间隔而且几何间隔的定义是其实我觉得他这样定义有问题约束最优化问题的表达无法理解书上说原问题可以表述为下面的最优化问题但是其实约束项的左右两边是一样的()。。。看着十分奇怪就算之后用函数间隔替换了几何间隔，但是还是有同样的问题：那这样的话函数间隔还有什么意义。。。我认为的更好的解释函数间隔
pipicold·2023-09-27 09:45

经典网络解析（三）GoogleNet | Inception块，1*1卷积核，辅助分类器 整体结构代码

文章目录1.串联结构VGG存在的问题2.GoogleNet结构解析2.1Inception块2.2最后采用平均池化操作2.3辅助分类器3.代码实现3.1实现Inception块3.2各个块依次实现4**
Qodi·2023-09-27 04:18

深度学习理论

《BriefHistoryofMachineLearning》介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章，介绍很全面，从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adaboost到随机森林、DeepLearning.
Alec-Wong·2023-09-27 00:03

【计算机视觉】3.传统计算机视觉方法

传统计算机视觉方法一、大纲图像分割人脸检测行人检测二、图像分割基于阈值检测的方法基于边缘检测的方法基于区域的分割方法基于图论的分割方法三、人脸检测四、行人检测五、SVM六、DPM一、大纲图像分割基于阈值
Scott_S·2023-09-26 21:40

Deep Span Representations for Named Entity Recognition

findings-acl.672.pdfACL2023介绍问题作者认为，一个好的span表征对于NER任务是非常重要的，而之前的工作都是将第一个或最后一个的表征简单的进行组合后，没有进行充分的交互就送入到实体分类器中进行分类
pepsi_w·2023-09-26 18:35

深度学习基础概念理解

2、全连接层（fullyconnectedlayers，FC）在整个卷积神经网络中起到“分类器”的作用。
盛世芳华·2023-09-26 14:39

GoogLeNet网络

目录1.创新点1.1引入Inception结构1.21×1卷积降维1.3两个辅助分类器1.4丢弃全连接层，使用平均池化层2.网络结构3.知识点3.1torch.cat3.2关于self.training3.3
MyDreamingCode·2023-09-26 14:35

五、核支持向量机算法(NuSVC，Nu-Support Vector Classification)（有监督学习）

和支持向量分类(Nu-SupportVectorClassification)，与SVC类似，但使用一个参数来控制支持向量的数量，其实现基于libsvm一、算法思路本质都是SVM中的一种优化，原理都类似
beyond谚语·2023-09-26 12:13

支持向量机（SVM）

支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）是一种用于分类问题的监督算法。主要用于二分类和多分类问题。
·2023-09-26 11:46

支持向量机基本原理，Libsvm工具箱详细介绍，基于支持向量机SVM的遥感图像分类

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的遥感图像分类识别，基于支持向量机SVM的遥感图像分类识别（代码完整
神经网络机器学习智能算法画图绘图·2023-09-26 10:17

【python】Bayesian Optimization（贝叶斯优化）优化svm回归问题

贝叶斯优化介绍贝叶斯优化（BayesianOptimization）是一种用于黑盒函数优化的序列模型优化方法。它在较少的函数评估次数下，尝试寻找全局最优解。贝叶斯优化使用高斯过程（GaussianProcess）作为先验模型来建模未知的目标函数。通过对目标函数进行一系列评估和建模迭代，贝叶斯优化能够根据当前模型的置信度，选择下一个最有希望改善性能的输入点进行评估。这一过程称为采样策略（Sampli
傻傻虎虎·2023-09-26 09:13

Pytorch---空间特征金字塔SPP模块的实现

论文地址如下：论文地址该模块的主要作用是：在分类网络中，通过分类器之后，与全连接层连接时，全连接层的形状是固定的，所以必须将输入网络的图片resize成224224，否则当数据传输到全连接层时，权重不匹配
饭饭饭饭饭炒蛋·2023-09-26 08:12

IDEA常用快捷键

快速创建main方法：输入psvm+tab键快速打印system.out.println();输入sout+tab键追踪类、方法、变量定义的位置Ctrl+左键单击（Ctrl+B）快速重命名选中的变量（同一个类中所有同名的
林杜雨都·2023-09-26 06:39

十三、支持向量机SVM

SVM（SupportVectorMachines）近年已被深度学习所替代SVM寻找区分两类的超平面（hyperplane），使边际（margin）最大向量内积：范数：当时，可以求余弦相似度：算法推论：
万物皆可代码·2023-09-26 05:12

svm

SVM使用训练实例的一个子集来表示决策边界，这个子集就是所谓的支持向量(supportvector)。svm()基础语法如下：svm(formula,dat
cd4254818c94·2023-09-26 04:44

电池寿命预测（Python代码，K最近邻回归模型（KNN）、支持向量机回归模型（SVM）和随机森林回归模型（Random Forest）三种模型,添加了中文注释）

1.数据集来源:可以在这里找到公共数据集：BatteryArchive.org从HNEI来源中选择了14个数据库。.csv文件数据是来自名为'HNEI_18650_NMC_LCO_25C_0-100_0.5/1.5C_'的时间序列。(夏威夷自然能源研究所研究了14节NMC-LCO18650电池，其标称容量为2.8安时，这些电池在25°C下以C/2充电速率和1.5C放电速率进行了1000次循环充放电
深度学习的奋斗者·2023-09-26 04:18

XGBoost和GBDT的区别

前辈的总结如下：1.传统GBDT以CART作为基分类器，XGBoost还支持线性分类器，这个时候XGBoost相当于带L1和L2正则化项的Logistic回归（分类问题）或者线性回归（回归问题）。
Rover Ramble·2023-09-25 22:55

C++实现nms和softmax

1、NMS原理（通俗易懂）：先假设有6个候选框，根据分类器类别分类概率做排序，从小到大分别属于车辆的概率分别为A、B、C、D、E、F。
qq_41920323·2023-09-25 19:47

ArchLinux中KVM安装

title:ArchLinux中KVM安装date:2020-01-08author:maxzhaotags:VMVirtualBoxArchLinuxcategories:DevelopToolsVM
maxzhao_·2023-09-25 17:30

Eclipse初步学习使用

1.配置自动填充window->preference2.自动判断错误，并给出解决方法3.创建可执行文件：新建package，包内新建javaclass，选择psvm，4.编写程序，进行执行右键，选择
lyhizjj·2023-09-25 15:49

机器学习-----朴素贝叶斯

目录一基本概念1简介2朴素贝叶斯的优缺点2先验概率和后验概率3条件概率与全概率公式4贝叶斯推断二贝叶斯分类器的简单应用1数据说明2进行分类三朴素贝叶斯过滤垃圾邮件1流程说明2构建词向量3词向量计算概率4
cos six·2023-09-25 15:06

机器学习（18）---朴素贝叶斯

朴素贝叶斯一、概述1.1概率分类器1.2贝叶斯工作原理1.3贝叶斯的性质二、sklearn中的朴素贝叶斯2.1贝叶斯分类器2.2高斯朴素贝叶斯GaussianNB2.3探索贝叶斯：高斯朴素贝叶斯擅长的数据集
冒冒菜菜·2023-09-25 15:01

基于YOLOV5的DeepSort轨迹跟踪方法(一)

YOLO之前的检测算法都是基于分类器实现，例如滑动窗口在图片上滑动评估物体的存在。YOLO—次性计算包含边界框及每个边界框所属类别概率的输出，这个过程是一阶段、端到端
椒椒。·2023-09-25 14:53

人工智能安全-2-非平衡数据处理(2)

5算法层面代价敏感：设置损失函数的权重，使得少数类判别错误的损失大于多数类判别错误的损失；单类分类器方法：仅对少数类进行训练，例如运用SVM算法；集成学习方法：即多个分类器，然后利用投票或者组合得到结果
HenrySmale·2023-09-25 09:47

经验熵和经验条件熵

问题描述：假设我们有一个水果分类器，它根据水果的颜色（红、绿、黄）和形状（圆、椭圆）将水果分为三类：苹果、香蕉和橙子。我们有一些观测数据来估计水果的颜色和形状的概率分布，并计算经验熵和经验条件熵。
Chen_Chance·2023-09-25 02:23

分类预测 | Matlab实现NGO-CNN-SVM北方苍鹰算法优化卷积支持向量机分类预测

分类预测|Matlab实现NGO-CNN-SVM北方苍鹰算法优化卷积支持向量机分类预测目录分类预测|Matlab实现NGO-CNN-SVM北方苍鹰算法优化卷积支持向量机分类预测分类效果基本描述程序设计参考资料分类效果基本描述
机器学习之心·2023-09-25 00:10

CentOS 7安装KVM并创建虚拟机

有返回结果，如果结果中有vmx（Intel）或svm(AMD)字样，就说明CPU的支持的#cat/proc/cpuinfo|egrep'vmx|svm'
为幸福写歌·2023-09-24 22:30

centos7无桌面安装kvm虚拟机

确认CPU已经支持虚拟化，intel的CPU虚拟化技术交vmx，AMD的CPU交svm：grep-E"vmx|svm"/proc/cpuinfo安装kvm平台及工具包yuminstallqemu-kvmqemu-kvm-t
运维知多少·2023-09-24 22:59

CentOS7搭建kvm并创建虚拟机

1.1.环境1.1.1.系统版本cat/etc/centos-release1.1.2.检查cpu是否支持处理器虚拟化egrep-o'(vmx|svm)'/proc/cpuinfo1.1.3.检查是否加载
Kennith.Chang·2023-09-24 22:57

Keras神经网络实现泰坦尼克号旅客生存预测

Keras神经网络实现泰坦尼克号旅客生存预测介绍数据集介绍算法学习器分类器实现数据下载与导入预处理建立模型训练可视化评估，预测结果代码介绍参考资料：网易云课堂的深度学习应用开发TensorFlow实践（
weixin_42353399·2023-09-24 18:51

python数据标准化的目的_数据标准化的方法与意义

含义数据标准化和归一化存在区别数据归一化是数据标准化的一种典型做法,即将数据统一映射到[0,1]区间上.数据的标准化是指将数据按照比例缩放,使之落入一个特定的区间.意义求解需要比如在SVM中处理分类问题是又是需要进行数据的归一化处理
weixin_39976960·2023-09-24 16:06

Debian虚拟机安装常用软件

2.安装VMWareToolsVMWare虚拟机菜单，安装VMWareTools进入光驱，复制tar.gz文件到主目录，解压命令行进入解压后目录执行sudo.
Ujimatsu·2023-09-24 12:24

分类算法 - SVM算法

一、定义SVM的全称是SupportVectorMachine，即支持向量机，主要用于解决模式识别领域中的数据分类问题，属于有监督学习算法的一种。SVM要解决的问题可以用一个经典的二分类问题加以描述。
dora_yip·2023-09-24 08:11

机器学习笔记 - 维度诅咒的数学表达

1、点之间的距离kNN分类器假设相似的点也可能有相同的标签。但是，在高维空间中，从概率分布中得出的点往往不会始终靠近在一起。我们可以用一个简单的例子来说明这一点。
坐望云起·2023-09-24 05:46

Maybe missing is the answer

老师让学机器学习的svm,我越发觉得自己蠢的一批。去工作的大师兄难得发来久违的消息，去帮忙给文件盖章子，想想就超级激动。
菠萝蜜先生的桔子小姐·2023-09-24 04:49

有监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习的总结

常见算法：分类算法(KNN、朴素贝叶斯、SVM
Zhi Zhao·2023-09-23 23:38

PCA+SVM人脸识别

PCA+SVM人脸识别PCA介绍主成分分析(PrincipalComponentAnalysis,简称PCA)是常用的一种降维方法.算法步骤:输入:样本集D=\{x_1,x_2,...,x_m\},低维空间维数
techping·2023-09-23 22:17

37从传统算法到深度学习：目标检测入门实战 --非极大值抑制

非极大值抑制的作用在进行目标检测过程中，我们的分类器会对每一个滑动窗口的内容进行分类，而滑动窗口是按照设定的步长在图像金字塔的每个图层中从上到下、从左向右移动，这样一个目标就会出现在多个滑动窗口中，最后我们就会获得多个相交
Jachin111·2023-09-23 22:33

python如何训练模型生产_机器学习-Python中训练模型的保存和再使用

原博文2018-06-1622:31−模型保存BP：model.save(save_dir)SVM：fromsklearn.externalsimportjoblibjoblib.dump(clf,save_dir
weixin_39802814·2023-09-23 22:15

蚁狮算法（Ant Lion Optimization）

2015年被人提出来的一种仿生优化算法，AntLionOptimizer即蚁狮优化算法，具有全局优化、调节参数少、收敛精度高、鲁棒性好的优点，已被应用到SVM、Elman神经网络、GM(1,1)以及螺旋桨页面曲线参数寻优等场合
遗失的记忆~·2023-09-23 21:34

基于SVM和神经网络的车牌识别（一）

基于SVM和神经网络的车牌识别（一）本系列文章参考自《深入理解OpenCV实用计算机视觉项目解析》仅作学习用途图像预处理本篇用到的测试图片为：Step1.首先，读入并显示图像，代码如下：stringin
两鬓已不能斑白·2023-09-23 21:25

【一旸的面试流水账】搜狐

、所涉及公式1）项目流程图2）Tf-idf公式3）Jaccard相似度公式1.2实习经历21）Pair-wisererank的概念2）LR（logistic回归）,参数更新公式，损失函数2.机器学习问svm
一旸开启新生活·2023-09-23 19:32

朴素贝叶斯法\贝叶斯分类器举例说明

举例说明当我们使用朴素贝叶斯分类算法来进行文本情感分析时，我们可以考虑以下例子：问题描述：我们想要自动分析一条社交媒体帖子的情感，即确定它是积极的、消极的还是中性的。训练数据：我们有一些已经标记好情感的社交媒体帖子，每个帖子都包含一些文本内容和一个情感标签。以下是一些示例训练数据：帖子文本情感标签“这个电影太好笑了，我笑翻了！”积极“今天的天气真差，让我心情不好。”消极“这家餐厅的食物一如既往地美
Chen_Chance·2023-09-23 19:42

机器学习笔记:adaBoost

1介绍AdaBoost（AdaptiveBoosting）是一种集成学习方法，它的目标是将多个弱分类器组合成一个强分类器通过反复修改训练数据的权重，使得之前分类错误的样本在后续的分类器中得到更多的关注每一轮中
UQI-LIUWJ·2023-09-23 16:17

使用 PyTorch 的计算机视觉简介 （4/6）

对于我们的MNIST分类器，我们使用了5个5×9个过滤器，产生了24×24×<>张量。我们可以使用相同的卷积思想来提取图像中更高级别的模式。例如，数字（如8和9
无水先生·2023-09-23 16:37

[论文阅读]YOLOV1:You Only Look Once:Unified, Real-Time Object Detection

之前的目标检测工作重新使用分类器来执行检测。相反，我们将目标检测表述为空间分离的边界框和相关类概率的回归问题。单个神经网络在一次评估中直接从完整图像中预测边界框和类别概率。
不是吧这都有重名·2023-09-23 13:35

【MATLAB第77期】基于MATLAB代理模型算法的降维/特征排序/数据处理回归/分类问题MATLAB代码实现【更新中】

【MATLAB第77期】基于MATLAB代理模型算法的降维/特征排序/数据处理回归/分类问题MATLAB代码实现本文介绍基于libsvm代理模型算法的特征排序方法合集，包括：1.sing2.adaboost3
随风飘摇的土木狗·2023-09-23 07:39
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