SVM参数优化第13页

93基于matlab的萤火虫算法优化支持向量机（GSA-SVM）分类模型

基于matlab的萤火虫算法优化支持向量机（GSA-SVM）分类模型，以分类精度为优化目标优化SVM算法的参数c和g，输出分类可视化结果。数据可更换自己的，程序已调通，可直接运行。

顶呱呱程序·2023-12-03 12:36

软著项目推荐深度学习疲劳驾驶检测 opencv python

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

iuerfee·2023-12-03 04:55

机器学习中参数优化或交叉验证评估指标含义

在Scikit-Learn中，cross_val_score函数支持多种不同的评分标准（scoring参数）。以下是一些常见的评分标准及其应用场景：参考链接：https://blog.csdn.net/worther/article/details/126909270https://zhuanlan.zhihu.com/p/509437755分类问题：accuracy:准确率roc_auc,roc

王小王-123·2023-12-03 03:30

算法工程师面试八股（搜广推方向）

偏差与方差LayerNormalization和BatchNormalizationSVM数据不均衡特征选择排序模型树模型进行特征工程的原因GBDTLR和GBDTRF和GBDTXGBoost二阶泰勒展开优势为什么快防止过拟合处理缺失值树停止生长条件处理不平衡数据树剪枝选择最佳分裂点

贪钱算法还我头发·2023-12-03 03:29

支持向量机SVM学习——多项式核函数、RBF核函数

目录一、多项式核函数二、高斯核函数1、RBF核函数2、RBF核函数中gamma三、SVM解决回归问题一、多项式核函数回顾上一小节的SVM算法原理可知，就是求解的最优解，现在将这个式子转换为。

敲代码的喜羊羊·2023-12-03 03:55

一文带你了解机器学习算法

常见的机器学习算法有哪些KNN算法、线性回归法、决策树算法、随机森林算法、PCA算法、SVM算法等等什么是机器学习简单的说，机器学习就是让机器从数据中学习，进而得到一个更加符合现实规律的模型，通过对模型的使用使得机器比以往表现的更好

ldxxxxll·2023-12-02 21:46

ffmpeg命令行参数优化

我测试了下ffmpeg直播流的转码延时，这些参数对文件的转码也是通用的；测试环境:.ffmpeg版本为v3.0.2.从同一台服务器拉流，转码再推送到同一台服务器上，这样减少了服务器与网络影响；.播放器使用实时模式，不缓冲1.设置slow参数$./ffmpeg-irtmp://192.168.1.12/live/src-vcodeclibx264-presetslow-b:v400k-s720x57

周厚平·2023-12-02 20:40

线性可分SVM摘记

线性可分SVM摘记0.线性可分1.训练样本到分类面的距离2.函数间隔和几何间隔、(硬)间隔最大化3.支持向量\qquad线性可分的支持向量机是一种二分类模型，支持向量机通过核技巧可以成为非线性分类器。

zfoox·2023-12-02 19:11

目标检测算法R-cnn系列

区域分类：SVM判断是否有物体，并进行分类。区域校准：对边界框(boundingbox)进行校准。有大量的重复计算，非常耗时。fast-r-cnnICCV2015解决了特征图重复计算的问题。候选

ouger爱编程·2023-12-02 18:02

计算机视觉

区域分类：SVM判断是否有物体，并进行分类。区域校准：对边界框(boundingbox)进行校准。有大量的重复计算，非常耗时。fast-r-cnnICCV2015解决了特征图重复计算的

ouger爱编程·2023-12-02 18:31

92基于matlab的引力搜索算法优化支持向量机（GSA-SVM）分类模型

基于matlab的引力搜索算法优化支持向量机（GSA-SVM）分类模型，以分类精度为优化目标优化SVM算法的参数c和g，输出分类可视化结果及适应度变化曲线。数据可更换自己的，程序已调通，可直接运行。

顶呱呱程序·2023-12-02 18:00

2018-09-06

近年来机器学习应用于恶意URL检测的研究较多，最常用的方法是利用URL字符串的词性特征，提取词袋模型，进而使用各种机器学习的分类器例如svm等去进

creamelody·2023-12-02 15:09

hinge loss

文章目录一、Hingeloss概念1.1简介1.2公式1.3矢量化实现1.4变种二、Hingeloss用法三、Hingeloss在SVM中的应用有趣的事，Python永远不会缺席培训说明一、Hingeloss

小麦粒·2023-12-02 14:29

Hinge loss

参考自维基百科后面可能会更新HingeLoss 在机器学习中，hingeloss作为一个损失函数(lossfunction)，通常被用于最大间隔算法(maximum-margin)，而最大间隔算法又是SVM

hustqb·2023-12-02 13:55

传统算法：使用Pygame实现SVM（支持向量机）算法

使用Pygame演示了支持向量机（SVM）在二维数据上的分类过程。以下是代码的主要步骤和原理解释：1、初始化和基本设置Pygame初始化：通过pygame.init()初始化Pygame。

源代码杀手·2023-12-02 03:57

机器学习——支持向量机(SVM)

1.线性支持向量机1.1数学模型机器学习最终都是求解目标函数的最优问题；一般都是讲问题转化为最小值来求解。数学模型获得是一个不等式约束的最小化问题，求解时可通过构建拉格朗日函数求解。1.2拉格朗日函数及对偶问题求解1.3SMO算法求解SMO算法：参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/29212107KKT条件：参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p

小维_·2023-12-02 02:52

SMO优化算法（Sequential minimal optimization）

机器学习SVM分类器中SMO算法https://blog.csdn.net/qq_28503457/article/details/96704927https://www.cnblogs.com/liqizhou

正在学习的小天师兄·2023-12-02 01:36

回归预测 | MATLAB实现SMA+WOA+BOA-LSSVM基于黏菌算法+鲸鱼算法+蝴蝶算法优化LSSVM回归预测

回归预测|MATLAB实现SMA+WOA+BOA-LSSVM基于黏菌算法+鲸鱼算法+蝴蝶算法优化LSSVM回归预测目录回归预测|MATLAB实现SMA+WOA+BOA-LSSVM基于黏菌算法+鲸鱼算法+

机器学习之心·2023-12-01 17:19

NGO-CNN-SVM北方苍鹰算法优化卷积神经网络-支持向量机分类预测可直接运行注释清晰适合新手小白~

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机内容介绍近年来，随着人工智能技术的迅猛发展，卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）在

机器学习之星主·2023-12-01 17:32

NGO-CNN-SVM分类预测 | Matlab 北方苍鹰算法优化卷积神经网络-支持向量机分类预测...

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机内容介绍在当今数字化时代，数据分类一直是计算机科学领域中的一个重要问题。随着大数据和机器学习的兴起，研究人员一直在寻找更有

机器学习之星主·2023-12-01 17:32

“十道机器学习问题，帮助你了解基础知识和常见算法“

7.什么是支持向量机（SVM）？它在机器学习中的应用有哪些？8.请解释神经网络是如何工作的。9.什么是聚类算法？请举一个聚类算法的例子。10.

蓝色心灵-海·2023-12-01 00:47

SVM 算法

1、参数解读C的作用类似于1/λ，当C不是非常非常大的时候，它可以忽略掉一些异常点的影响，得到更好的决策界C=1/λ，因此：C较大时，相当于λ较小，可能会导致过拟合，高方差。C较小时，相当于λ较大，可能会导致低拟合，高偏差支持向量机也可以不使用核函数，不使用核函数又称为线性核函数（linearkernel），当我们不采用非常复杂的函数，或者我们的训练集特征非常多而实例非常少的时候，可以采用这种不带

dreampai·2023-11-30 23:39

计算机视觉：使用dlib实现人脸检测

1.1核心特性多样的机器学习算法：Dlib包含丰富的机器学习算法，如支持向量机（SVM）、决策树、随机森林、梯度提升树等。这些算法广泛应用于分类、回归和聚

智慧医疗探索者·2023-11-30 21:31

【深度学习】卷积神经网络(CNN)的参数优化方法

著名：本文是从MichaelNielsen的电子书NeuralNetworkandDeepLearning的深度学习那一章的卷积神经网络的参数优化方法的一些总结和摘录，并不是我自己的结论和做实验所得到的结果

TwcatL_tree·2023-11-30 16:12

支持向量机，硬间隔，软间隔，核技巧，超参数设置，分类与回归

SVM（SupportVectorMachine，支持向量机）是一种非常常用并且有效的监督学习算法，在许多领域都有广泛应用。它可以用于二分类问题和多分类问题，并且在处理高维数据和特征选择方面非常强大。

羞儿·2023-11-30 12:01

Redis进阶-高可用：集群

本文将详细介绍集群，主要内容包括：集群的作用；集群的搭建方法及设计方案；集群的基本原理；客户端访问集群的方法；以及其他实践中需要的集群知识（集群扩容、故障转移、参数优化等）

codingjav·2023-11-30 12:23

异常数据检测 | Python实现oneclassSVM模型异常数据检测

支持向量机(SVM)的异常检测SVM通常应用于监督式学习，但OneClassSVM[8]算法可用于将异常检测这样的无监督式学习，它学习一个用于异常检测的决策函数其主要功能将新数据分类为与训练集相似的正常值或不相似的异常值

算法如诗·2023-11-30 02:18

linux内核参数优化

linux内核参数查看与修改Linux在系统运行时可以修改内核参数(/proc/sys或/etc/sysctl.conf)，而无需重新引导系统，这个功能是通过/proc虚拟文件系统实现的。在/proc/sys目录下存放着大多数的内核参数，并且设计成可以在系统运行的同时进行更改。修改后保存即可生效。但这种修改只是临时的，重新启动机器后就会失效。如果想要永久生效，可以修改/etc/sysctl.con

还是转转·2023-11-30 01:28

一文详解人工智能：线性回归、逻辑回归和支持向量机（SVM)

简介：在人工智能领域，线性回归、逻辑回归和支持向量机是常见的机器学习算法。本文将详细介绍这三种算法的原理和应用，并提供相应的代码示例。一、线性回归（LinearRegression）线性回归是一种用于建立变量之间线性关系的回归分析方法。它通过拟合一个线性模型来预测连续变量的值。线性回归的目标是找到最佳的拟合直线，使得预测值与实际值之间的误差最小化。原理：线性回归基于最小二乘法，通过最小化预测值与实

RRRRRoyal·2023-11-29 12:47

【专题】支持向量机（Support Vector Machines，SVM）

支持向量机（SupportVectorMachines，SVM）是一种强大的监督学习模型，常用于分类、回归和异常值检测任务。它的核心思想是通过构建一个最大间隔超平面来有效地分隔不同类别的数据点。

RRRRRoyal·2023-11-29 12:47

使用Python实现SVM来解决二分类问题

下面是一个使用Python实现SVM来解决二分类问题的例子：#导入所需的库fromsklearn.datasetsimportmake_blobsfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.svmimportSVCimportmatplotlib.pyplotasplt

RRRRRoyal·2023-11-29 12:44

python支持向量机分类器怎么用_用Python实现SVM多分类器

支持向量机(SVM)——分类预测，包括多分类问题，核函数调参，不平衡数据问题，特征降维，网格搜索，管道机制，学习曲线，混淆矩阵，AUC曲线等项目1说明svm.py该文件中实现了一个简单的SVM，使用SMO

weixin_39881760·2023-11-29 12:39

svm鸢尾花分类python代码_python实现svm对鸢尾花进行分类（附带鸢尾花数据）

鸢尾花分类鸢尾花数据链接：http://bj.bcebos.com/v1/ai-studio-online/93e8a07d6624465c943f60a0b4ec5fd959d44b5e5453410a8b2452ed3720c32f?responseContentDisposition=attachment%3B%20filename%3Diris.data&authorization=bce

weixin_39926104·2023-11-29 12:39

python机器学习：SVM（8）

SVM#-*-coding:utf-8-*-importnumpyasnpfromscipyimportioasspiofrommatplotlibimportpyplotaspltfromsklearnimportsvmdefSVM

HarryStudyPython_ing·2023-11-29 11:33

python机器学习：SVM（7）

scikit-learn中的SVMimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt

HarryStudyPython_ing·2023-11-29 11:33

OpenCV+python计算机视觉图像处理4——机器学习

样本特征分类器预测、检验haar+adaboost->facehaar(模板)+adaboost(分类器，三级级联：强分类器，弱分类器，node结点)hog+svm->小狮子识别视频分解图片#1.load2

手写的现在ing·2023-11-29 11:32

环境土壤物理Hydrus2D/3D模型实践技术应用

HYDRUS还包括一个参数优化算法，用于各种土壤的水力学、溶质运移和热传递参数的反演估计。该模型具有灵活方便的图形操作界面，深受各国学者推崇，广泛应用于环境、水文地质、农业、水利等领域。

天青色等烟雨..·2023-11-29 06:14

【代码】基于卷积神经网络（CNN）-支持向量机（SVM）的分类预测算法

程序名称：基于卷积神经网络（CNN）-支持向量机（SVM）的分类预测算法实现平台：matlab代码简介：CNN-SVM是一种常用的图像分类方法，结合了卷积神经网络（CNN）和支持向量机（SVM）。

玉子（代码分享版）·2023-11-29 05:15

linux使用for命令行,Linux Bash代码利用for循环实现命令的多次执行

LinuxBash代码[yuanhao15@lu01libsvm-rank-2.81]$for((i=0;i&2;exit1;fisource/etc/p...Linux:-bash&colon

深圳创业导师·2023-11-28 13:37

【深度学习】参数优化和训练技巧

寻找合适的学习率(learningrate)学习率是一个非常非常重要的超参数，这个参数呢，面对不同规模、不同batch-size、不同优化方式、不同数据集，其最合适的值都是不确定的，我们无法光凭经验来准确地确定lr的值，我们唯一可以做的，就是在训练中不断寻找最合适当前状态的学习率。比如下图利用fastai中的lr_find()函数寻找合适的学习率，根据下方的学习率-损失曲线得到此时合适的学习率为1

TwcatL_tree·2023-11-28 12:40

max virtual memory areas vm.max_map_count [65530] is too low 解决方案

问题记录一次elasticsearch启动报错：maxvirtualmemoryareasvm.max_map_count[65530]istoolow出现这段报错信息是因为：在Elasticsearch

who_am_i__·2023-11-28 03:46

线性分类器---损失函数与优化算法

损失函数搭建了模型性能与模型参数之间的桥梁，指导模型参数优化。损失函数是一个函数，用于度量给定分类器的预测值与真实值的不一致程度，其输出通常是一个非负实值。

骆驼穿针眼·2023-11-28 02:08

Idea常用的快捷键

快捷键快速生成main()方法：psvm，回车快速生成输出语句：sout，回车ctrl+z撤回，ctrl+shift+z取消撤回ctrl+r替换Ctrl+Alt+space(内容提示，代码补全等)ctrl

鲨鱼辣椒_TUT·2023-11-27 22:33

对抗样本机器学习_cleverhans_FGSM/JSMA

对抗样本机器学习_Note1_机器学习转载自：https://yq.aliyun.com/ziliao/292780机器学习方法，如SVM，神经网络等，虽然在如图像分类等问题上已经outperform人类对同类问题的处理能力

weixin_34400525·2023-11-27 19:07

Nginx安全优化与性能调优

目录Nginx基本安全优化隐藏Nginx软件版本号信息更改源码隐藏Nginx软件名及版本号修改Nginx服务的默认用户修改参数优化Nginx服务性能优化Nginx服务的worker进程数1.优化NGINX

java领域·2023-11-27 17:42

各种品牌电脑开启Inter VT-X / AMD-V(SVM)的方法

如果电脑第一次安装并运行VMware或VBox等虚拟机软件时出现报错InterVT-x(AMD-V)处于禁用状态，如下列报错图：Win10用户打开任务管理器查看CPU项，查看虚拟化是否已启用：其他Windows用户请下载CPU-V这款软件进行查看，如果虚拟化已启用仍然出现以上报错，请退出杀毒软件并允许虚拟机软件通过防火墙后再试。如果虚拟化未开启，可以参考本文给出的链接，打开主板的虚拟化设置。最近两

BiuAyi·2023-11-27 13:57

微星B550巴祖卡主板如何开启虚拟机必须的AMD-V模式

先重启电脑，按下del键进去BIOS设置，然后按下F7切换到高级模式高级CPU设置下方的SVMMode设置为允许

FrankZJZ_ME·2023-11-27 13:56

msi微星B350M主板开启VT(Virtualization Technology)

高级模式OCCPU特征SVMMode允许转载于:https://www.cnblogs.com/784040932/p/msi-b350m-vt.html

weixin_30664615·2023-11-27 13:54

CTR深度学习演化——含论文与代码链接

深度学习CTR模型的演化图谱一、FactorizationMachines（2010年）——FM系列开山之作介绍了分解机器（FM），它是一种新的模型类，它结合了支持向量机（SVM）和分解模型的优点。

请不要问我是谁·2023-11-27 10:20

【机器学习基础】CH2 - 监督学习(4)支持向量机SVM

2.4SupportVectorMachine支持向量机正如我们在核岭回归中所见，尽管kerneltrick使我们免于显式处理很大甚至无穷大的featurespacedimensions，计算Grammatrix时，我们也得计算每对儿点的k(xi,xj)k(x_i,x_j)k(xi,xj)。如果我们有NNN个数据点，相当于每个预测/推断都有N2N^2N2个运算。NNN很大时，很消耗成本。那么有没有

reindexx·2023-11-27 09:15

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