SVM多分类第10页

二分类任务、多分类任务、多标签分类任务、回归任务的代码实现上的区别和联系

多分类任务：使用与类别数相等的输出节点和Softmax激活，损失函数是

马鹏森·2024-01-02 23:32

python SVM 保存和加载模型参数

在Python中，你可以使用scikit-learn库中的joblib或pickle模块来保存和加载SVM模型的参数。

shimly123456·2024-01-02 09:25

机器学习——支持向量机

目录前言支持向量机的背景理论知识线性可分支持向量机最大间隔超平面最大化间隔的计算对偶问题等式约束不等式约束的KKT条件拉格朗日乘子法：软间隔与正则化损失函数具体实现垃圾邮件分类（SVM）数据集准备代码实现运行结果总结前言支持向量机

TXQIHYJ·2024-01-02 08:39

机器学习一些概念

SVM：最大间隔的优化模型CART算法ID3算法GINI算法C4.5算法Novikoff定理：模糊C均值算法：J(U,V)=∑i=1n∑j=1kuijmdij2∑j=1kuij=1,uij∈[0,1]J

satadriver·2024-01-02 08:43

GCP 创建1个windows vm 并连接

有时需要临时使用1台windows的机器创建windowsvm既然是临时直接用gcloudcommandgcloudcomputeinstancescreateinstance-windows\--zone

nvd11·2024-01-02 02:15

深刻剖析与实战BCELoss详解（主）和BCEWithLogitsLoss（次）以及与普通CrossEntropyLoss的区别（次）

文章目录前言BCELoss原理BCELoss实操二分类情况多分类情况CrossEntropyLossBCEWithLogitsLoss前言importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalastnf

音程·2024-01-02 01:34

BCELoss，BCEWithLogitsLoss和CrossEntropyLoss

目录二分类1.BCELoss2.BCEWithLogitsLoss多分类1.CrossEntropyLoss举例二分类两个损失：BCELoss，BCEWithLogitsLoss1.BCELoss输入：

不当菜鸡的程序媛·2024-01-02 01:34

SVM原理理解

SVM模型:求解拉格朗日乘子：如何求解？1.计算实例：2.求解算法--SMO求解问题：工作原理：为什么每次要选择两个变量来更新，而不是一个变量呢？代码：小结：学习资料：猫都能看懂的SVM【从概念理解、

BKXjilu·2024-01-01 16:39

【MATLAB第87期】#源码分享 | 基于MATLAB的增量神经系统网络SFAM多输入单输出多分类预测模型

【MATLAB第87期】#源码分享|基于MATLAB的增量神经系统网络SFAM多输入单输出多分类预测模型前言SFAM是一种增量神经网络分类器。它是模糊ARTMAP（FAM）的一个简单而快速的版本。

随风飘摇的土木狗·2024-01-01 13:11

机器学习&深度学习面试笔记

Q.如何处理多分类问题？Q.L1和L2正则化有什么区别？Q.分类模型

卡卡南安·2024-01-01 13:01

学习笔记：机器学习

机器学习概述二、机器学习活跃领域（一）数据分析与数据挖掘（二）人工智能——图像和语音识别三、经典机器学习算法（一）线性回归（二）逻辑回归（三）决策树（四）随机森林（五）k-近邻（KNN）（六）支持向量机（SVM

howard2005·2024-01-01 11:19

K8S minikube搭建

1.判断cpu是否支持grep-E--color'vmx|svm'/proc/cpuinfo若结果为空，表示cpu不支持这两种指令集2.安装kubectl/etc/yum.repos.d下创建kubernetes.repo

mephisto512·2024-01-01 08:20

elk安装遇到问题

ElasticSearch[ERROR][o.e.b.Bootstrap][-W9dDYh]nodevalidationexceptionbootstrapchecksfailedmaxvirtualmemoryareasvm.max_map_count

心水Diana·2024-01-01 06:48

【鱼】红烧鱼-20200414

我们常吃的鱼有很多分类方法。首先按照有无鳞片，可分为有鳞的和无鳞的。有鳞的像草鱼、鲤鱼、鲈鱼、鲥鱼等等；无鳞的像葛鱼（不同地方叫法差异很大，学名叫做黄颡鱼）、黄鳝等等。袁枚说：“鱼皆去鳞，惟鲥鱼不去。

大补丸·2024-01-01 06:11

ubuntu linux kvm安装,基于Ubuntu 14.04 KVM拟化安装部署

1.宿主机环境(dell备份服务器)Ubuntu14.04LTS64位内存：16G硬盘：2T2.确认CPU是否支持硬件虚拟化root@linuxidc:~#egrep-o'(vmx|svm)'/proc

梁八角·2024-01-01 01:25

Ubuntu 18.04.5 LTS 服务器上安装配置KVM并创建Win10虚拟机

egrep-c'(svm|vmx)'/proc/cpuinfo上面命令执行结果如果返回0，表示CPU不支持虚拟化技术。主板BIOS中的虚拟化技术也可能不是默认开启的，如果没有开启需要手动开启一下。

小k安达·2024-01-01 00:53

D.3 基于ERNIR3.0文本分类以CAIL2018-SMALL数据集罪名预测任务为例【多标签】

NLP专栏简介：数据增强、智能标注、意图识别算法|多分类算法、文本信息抽取、多模态信息抽取、可解释性分析、性能调优、模型压缩算法等专栏详细介绍：NLP专栏简介：数据增强、智能标注、意图识别算法|多分类算法

汀、人工智能·2023-12-31 23:22

基于自定义权重的支持向量机，基于自定义权重的SVM

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：基于自定义权重的支持向量机，基于自定义权重的SVM资源-CSDN文库https

神经网络机器学习智能算法画图绘图·2023-12-31 21:55

解密垃圾邮件分类：基于SVM的数据挖掘项目

因此，本项目旨在利用支持向量机（SVM）这一强大的机器学习工具，实现对垃圾邮件的高效分类，为用户提供更清爽、高效的电子邮件体验。一、项目目标本项目的主要目标是构建一个基于SVM的垃圾邮件分类系统。

袁既望·2023-12-31 21:24

关于贪心算法和动态规划的学习 - 背包问题为例

说到背包问题，我看到了很多分类，不同的类似问题，有不一样的解法，看到的最多的两种方式是贪心算法和动态规划，于我来说，更迫切的应该是要认识一下，这些算法的区别和相同的地方，所以这节就来找资料学习一下贪心算法和动态规划的区别

ZXWY1234·2023-12-31 20:06

Qt环境的安装的遇到的问题

在解决这个问题之前，我们很有必要先了解一下文章的主角，VMwareTool和open-vm-toolsVMwareTools是一种软件套件，用于增强虚拟机与宿主机之间的交互和性能。

@daiwei·2023-12-31 19:27

【转】Android Studio生成aar、jar包及其使用

guoyongcan·2023-12-31 14:10

神经网络——神经网络入门

你将进一步巩固在前边第一个示例中学到的知识，还会将学到的知识应用于三个新问题，这三个问题涵盖神经网络最常见的三种使用场景：二分类问题、多分类问题和标量回归问题。

前丨尘忆·梦·2023-12-31 13:59

IntelliJ IDEA常用快捷键

【1】创建内容（新建）：alt+insert【2】main方法：psvm【3】输出语句：sout【4】复制行：ctrl+d【5】删除行：ctrl+y（很多编辑器ctrl+y是前进操作，如果选择DeleteLine

这孩子叫逆·2023-12-31 10:11

机器学习系列 - 3. 数据预处理

一.KNN优缺点及KD-Tree1)KNN优缺点：KNN的主要优点有：理论成熟，思想简单，既可以用来做分类也可以用来做回归天然解决多分类问题，也可用于回归问题和朴素贝叶斯之类的算法比，对数据没有假设，准确度高

小蘑菇1962·2023-12-31 07:31

BS版图形系统 - OpenCV - 第6章笔记

版图形系统-OpenCV-第6章笔记6.学习对象分类6.1技术要求6.2机器学习概念介绍OpenCV机器学习算法6.3计算机视觉和机器学习工作流程6.4自动对象检查分类示例6.4.1特征提取6.4.2训练SVM

DrGraph·2023-12-31 06:46

自然语言处理3——玩转文本分类 - Python NLP高级应用

1.2文本分类的应用场景2.使用机器学习模型进行文本分类（朴素贝叶斯、支持向量机等）2.1朴素贝叶斯2.1.1基本原理2.1.2数学公式2.1.3一般步骤2.1.4简单python代码实现2.2支持向量机SVM2.2.1

theskylife·2023-12-31 05:56

数据维度爆炸？5大常用的特征选择方法详解（下）

EdwinJarvis|作者cnblog博客|来源5两种顶层特征选择算法之所以叫做顶层，是因为他们都是建立在基于模型的特征选择方法基础之上的，例如回归和SVM，在不同的子集上建立模型，然后汇总最终确定特征得分

Sim1480·2023-12-31 02:18

基于支持向量机SVM的界面黏附能预测，SVM的详细原理，SVM工具箱使用说明

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：基于支持向量机SVM的界面黏附能预测(代码完整，数据齐全)资源-CSDN文库https

神经网络机器学习智能算法画图绘图·2023-12-30 21:16

SVM的详细原理，SVM工具箱使用说明，基于SVM的油压油温预测，基于支持向量机SVM的油压油温预测

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的油压油温预测，基于支持向量机SVM的油压油温预测资源-CSDN文库

神经网络机器学习智能算法画图绘图·2023-12-30 21:45

洛社初中小记者采访集贤机器人小组

狭义上对机器人的定义还有很多分类法及争议，有些电脑程序甚至也被称为机器人。学校组织机器人团队可以培养同学们的动手实践能力，科学实验能力，编程能力，创

小苹果树·2023-12-30 19:34

机器学习实战--adaboost

前面我们已经学了好几个分类算法了（svm后面再讲），分类效果也还不错，但是我们也许会想，能不能在一个数据集上多次应用同一个算法，或者应用不同的算法呢？

sunnyxiaohu·2023-12-30 10:19

机器学习 --- 支持向量回归(SVR)

第1关：线性可分支持向量机第2关：线性支持向量机#encoding=utf8fromsklearn.svmimportLinearSVCdeflinearsvc_predict(train_data,train_label

*Crystal·2023-12-30 10:15

SVM（支持向量机）-机器学习

支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）是一种用于分类和回归分析的监督学习算法。它属于机器学习中的一类强大而灵活的模型，广泛应用于模式识别、图像分类、自然语言处理等领域。

普通研究者·2023-12-30 07:35

刘二大人《PyTorch深度学习实践》p9多分类问题

刘二大人《PyTorch深度学习实践》p9多分类问题一、零碎知识点1.LongTensor长整形张量2.transform结构及用法二、预备知识1.Softmax激活函数2.NLLLoss损失函数3.CrossEntropyLoss

失舵之舟-·2023-12-30 05:03

【FFI】N-API的JS堆对象生命周期管理

N-API的JS堆对象生命周期管理N-API是NodeAPI的简写，同时也是nodejs的JSVM（链）接入原生模块.node文件的应用程序二进制接口(i.e.ABI)。

Rust语言中文社区·2023-12-30 05:57

《异常检测——从经典算法到深度学习》25 基于深度隔离林的异常检测算法

《异常检测——从经典算法到深度学习》0概论1基于隔离森林的异常检测算法2基于LOF的异常检测算法3基于One-ClassSVM的异常检测算法4基于高斯概率密度异常检测算法5Opprentice——异常检测经典算法最终篇

smile-yan·2023-12-29 23:22

第五章:MYSQL存储引擎

MyISAMMRG_MYISAMCSVBLACKHOLEPERFORMANCE_SCHEMAARCHIVEMEMORYFEDERATED面试题:请你列举MYSQL中支持的存储引擎的种类:INNODBMYISAMCSVMEMORY2.2

小菜鸟是我·2023-12-29 19:45

机器学习分类

哪些是狗的照片让机器自己学习归纳出算法或模型使用该算法或模型判断出其他没有标记的照片是否是猫或狗上述流程如下图所示：监督学习典型模型：Linearregression、Logisticregression、SVM

小森( ﹡ˆoˆ﹡ )·2023-12-29 12:42

100天搞定机器学习|Day16 通过内核技巧实现SVM

统计学家·2023-12-29 02:09

Keras多分类鸢尾花DEMO

完整的一个小demo：pandas==1.2.4numpy==1.19.2python==3.9.2importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltfrompandasimportDataFramefromscipy.ioimportloadmatfromsklearn.model_selectionimporttrain_te

月疯·2023-12-29 00:37

卷积神经网络反向传播

误差的计算softmax经过softmax处理后所有输出节点概率和为1损失（激活函数）多分类问题：输出只可能归于某一个类别，不可能同时归于多个类别。

pythonSuperman·2023-12-28 17:43

阅读的力量

世界上的书这么多，还有很多分类，该如何选书呢？以往，经常搜别人的书单，或找别人要书单，为此还给别人带来困扰。现在，通过书找书，找到的书还是垂直类、一系列的书，更加深了某些问题

清香微笑·2023-12-28 13:23

基于SVM的冷却剂流量预测，基于支持向量机SVM的冷却剂流量预测

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的冷却剂流量预测，基于支持向量机SVM的冷却剂流量预测（代码完整，数据齐全

神经网络机器学习智能算法画图绘图·2023-12-28 11:14

基于支持向量机SVM的港口分类，SVM原理，SVM工具箱详解

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：基于支持向量机SVM的港口分类（代码完整，数据齐全）资源-CSDN文库https