SVM多分类第18页

SVM训练时候样本不均衡怎么设置惩罚项

问题：在做气泡检测项目时候，利用svm对训练集进行训练的时候，我的数据集存在这严重的不均衡现象，具体情况如下：训练集数据情况：正样本（有气泡）：150标签：+1负样本（无气泡）：800标签：-1负样本/

小脆脆·2023-11-11 22:13

机器学习笔记（三）

枯鱼过河泣·2023-11-11 17:50

详细介绍二元交叉熵损失函数，计算过程及优缺点

此外，二元交叉熵损失函数只能处理二元分类问题，而且它不能处理多分类问题。优点是，它可以衡量模型的预测准确性，可以让

滚菩提哦呢·2023-11-11 17:10

二元交叉熵损失函数（Binary Cross Entropy Loss，BCELoss）是交叉熵损失函数（CrossEntropyLoss）的特殊情况

推导如下：对于多分类问题，交叉熵损失函数的一般形式如下：CrossEntropyLoss(input,target)=−∑i=1Ctargeti⋅log⁡(soft

重剑DS·2023-11-11 17:01

Ehome/ISUP协议海康设备的主动注册管理

第四步：登录SVMS9000平台客户端，打开设备管理，左侧上方选择巡查设备，在该页面右侧

安防视频中间件/视频资源汇聚平台·2023-11-11 15:21

mongodb通过mongoexport命令导出数据

mongoexport--help来查看这个命令支持的参数二、mongoexport几个常用参数的演示2.1、导出所有数据，格式为json格式–type用来指定导出的数据格式，可以导出为.json或者.csvmongoexport

最后一支迷迭香·2023-11-11 06:24

IDEA自定义Live Templates

psfs：生成publicstaticfinalStringpsvm：生成publicstaticvoidmain函数sout：生成System.

乐之者v·2023-11-11 05:24

机器学习(十)——支持向量机

支持向量机（SupportVectorMachine,SVM）是一类按监督学习（supervisedlearning）方式对数据进行广义线性分类，其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面（maximum-marginhyperplane

hhhcbw·2023-11-11 05:26

Pytorch使用交叉熵损失函数CrossEntrophy一些需要注意的细节

Pytorch使用交叉熵损失函数CrossEntrophy一些需要注意的细节CrossEntrophy（）交叉熵损失函数，是一种在多分类任务，多标签学习中效果较好的损失函数。

Geronimo620·2023-11-11 05:25

机器学习（四）——支持向量机SVM

支持向量机（SupportVectorMachine，简称SVM）是一种经典的二分类模型，基本模型定义为特征空间中最大间隔的线性分类器，其学习的目标是使间隔最大化。

鲸可落·2023-11-11 05:52

支持向量机（SVM）通俗版讲解

一、认识支持向量机支持向量机（supportvectormachine，简称SVM），是一种解决二分类问题的机器学习模型，其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器，其学习策略便是间隔最大化，最终可转化为一个凸二次规划问题的求解

ee学习中·2023-11-11 05:39

JS逆向---补环境方法详解（案例一分析-今日头条）

文章目录前言一.JS虚拟机保护方案二.实战分析前言该文章主要进行讲解遇到JSVMP情况下怎样进行补环境方法对JS部分进行逆向声明本文章中所有内容仅供学习交流使用，不用于其他任何目的，不提供完整代码，抓包内容

半离岛·2023-11-11 04:35

机器学习---多分类SVM、支持向量机分类

1.多分类SVM1.1基本思想Grammer-singer多分类支持向量机的出发点是直接用超平面把样本空间划分成M个区域，其中每个区域对应一个类别的输入。

三月七꧁ ꧂·2023-11-11 02:55

竞赛选题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

laafeer·2023-11-10 22:19

竞赛题目：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

iuerfee·2023-11-10 19:14

吴恩达机器学习之神经网络小节-正则化项

学习吴恩达的机器学习时，大家可能会对神经网络的正则化项不理解，在这里我阐述一下我自己的理解，如有错误，请大家批评指正对于多分类任务中神经网络的代价函数：这个大括号里面还好看一些，主要就是这个正则化项，这里大家可能被

香辣老油条·2023-11-10 17:50

机器学习——逻辑回归

二分类们先从用蓝色圆形数据定义为类型1，其余数据为类型2；只需要分类1次步骤：①->②多分类我们先定义其中一类为类型1（正类），其余数据为负

七七喝椰奶·2023-11-09 22:29

【啃书吧：深度学习与MindSpore实践】第二章 2.3 分类问题算法

分类问题有二分类（是或否）和多分类（多个类别中差别哪一类），而所有的多分类问题都可以转换成多个二分类问

xiao | yang·2023-11-09 16:45

svm python实现手写字_基于SMO—RBF的SVM手写体识别分类之Python

今天看了Python语言写的使用SVM中的SMO进行优化，使用RBF函数进行手写体识别，下面简单整理一下整个过程及思路，然后详细介绍各个部分。

weixin_39785400·2023-11-09 15:05

从零学习Adaboost算法的python实现

Adaboost分类算法python代码详细实现首先呢，Adaboost分类算法的实现网上找的基本都是二分类的代码，很少有基于多分类的代码实现，于是我就找了找基于多分类实现的方法，具体思

OOOrchid·2023-11-09 15:03

DeepLabV3+模型训练全过程

一、DeepLabV3+介绍Deeplabv3+模型是由谷歌在2021年提出来的一个用于语义分割的模型，它可以进行多分类语义分割也可以进行实例分割，在公共数据集PASCALVOC2012和Cityscapes

勤勤恳恳的小码农·2023-11-09 12:21

机器视觉的试卷批改系统 - opencv python 视觉识别计算机竞赛

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

Mr.D学长·2023-11-09 09:39

逆向-文心一言开发者控制台调试

一打开标准的无限debugger往上一层可以发现是jsvmp，这样替换文件相对来说就不太好搞根据测试如果卡在debugger就会跳转页面但是放行debugger就可以正常使用可以基本确定debugger

mYlEaVeiSmVp·2023-11-09 02:28

LibSVM分类的实用指南

源自：http://blog.sina.com.cn/s/blog_72995dcc0100pflx.html译者注：简单翻译了台湾林智仁教授的文章《APracticalGuidetoSupportVectorClassification》，未经作者同意，没有版权；同时翻译仅供自己学习之用，不严谨，有错误，还请大家指出。原文地址：http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/

weixin_34262482·2023-11-08 21:24

支持向量机分类入门实用指南

支持向量机(SVM)是一种流行的机器学习算法，广泛用于分类问题(也可以用于回归分析)。虽然SVM是比神经网络更容易使用。

u012507022·2023-11-08 21:24

新手必看！ IntelliJ IDEA快捷键和使用技巧！建议收藏！

▌自动代码Ctrl+Alt+O优化导入的类和包Alt+Insert生成代码(如get,set方法,构造函数等)或者右键（Generate）fori/sout/psvm+TabCtrl+Alt+T生成trycatch

zzzzzzzzzzzw___·2023-11-08 21:21

初探NO.4—SVM_guide教你直接用支持向量机

所以我翻译了一片台湾大学的LIBSVM的guide，这个guide介绍了一下SVM，更加注重如何用LIBSVM去让初学者真正体会这个模型。

荡舟·2023-11-08 21:20

[转]libsvm介绍及使用

支持向量机简介支持向量机SVM是从线性可分情况下的最优分类面提出的。

黑夜路人·2023-11-08 21:18

支持向量机 (SVM)：初学者指南

照片由Unsplash上的vackground.com提供一、说明SVM（支持向量机）简单而优雅用于分类和回归的监督机器学习方法。该算法试图找到一个超平面，将数据分为不同的类，并具有尽可能最大的边距。

无水先生·2023-11-08 21:40

支持向量机文本分类python_Python-基于向量机SVM的文本分类

1.算法介绍2.代码所用数据文件结构├─doc_classification.py├─stopwords.txt├─vocabulary.txt├─train.data├─train.label├─train.map├─test.data├─test.label└─test.mappython代码需要安装的库:pandas,liblinearutil注：Windows平台下liblinearuti

weixin_39749501·2023-11-08 12:48

使用python实现支持向量机算法不使用sklearn的代码

使用Python实现支持向量机算法不使用sklearn的代码如下：importnumpyasnpclassSVM:def__init__(self,C=1.0):self.C=Cself.w=Noneself.b

Mn孟·2023-11-08 12:48

python实现svm_引入python包cvxopt从头开始实现svm

python实现svmCVXOPTisafreepythonpackagethatiswidelyusedinsolvingtheconvexoptimizationproblem.Inthisarticle

yuan xiong·2023-11-08 12:47

svm python opencv 分类_OpenCV-Python理解SVM|五十五

目标在这一章中我们将对SVM有一个直观的了解理论线性可分数据考虑下面的图像，它具有两种数据类型，红色和蓝色。在kNN中，对于测试数据，我们用来测量其与所有训练样本的距离，并以最小的距离作为样本。

卿本佳人我本尘埃·2023-11-08 12:47

SVM实现小尺寸图片分类

问题背景在工业识别的场景中，经常会遇到误判与误识别，所以最后输出的结果，需要再通过N分类算法去过滤一遍，确保识别到的物体，是我们想要的，能实现这个方案有很多，传统机器学习与深度神经网络都可以做到，传统机器学习，比如SVM

余生的观澜·2023-11-08 12:46

从零使用SVM（支持向量积）进行模糊数字分类

目录数据集分别读入训练数据和测试数据绘制部分训练集图像建模训练并预测寻找预测错误的数据绘制部分预测错误的数据与预测值全部代码数据集下载数据点击这里！！！这里下载这俩即可分别读入训练数据和测试数据#加载训练集数据以及测试集数据print('LoadTrainingFileStart...')#data=pd.read_csv('optdigits.tra',header=None)#x,y=data

hyk今天写算法了吗·2023-11-08 12:16

使用Python从零实现多分类SVM

之后然后将其扩展成多分类的场景，并通过使用Sci-kitLearn测试我们的模型来结束。SVM概述支持向量机的目标是拟合获得最大边缘的超平面(两个类中最近点的距离)。

deephub·2023-11-08 12:43

【机器学习3】有监督学习经典分类算法

1支持向量机在现实世界的机器学习领域，SVM涵盖了各个方面的知识，也是面试题目中常见的基础模型。

猫头不能躺·2023-11-08 10:10

时序预测 | MATLAB实现基于LSSVM-Adaboost最小二乘支持向量机结合AdaBoost时间序列预测

时序预测|MATLAB实现基于LSSVM-Adaboost最小二乘支持向量机结合AdaBoost时间序列预测目录时序预测|MATLAB实现基于LSSVM-Adaboost最小二乘支持向量机结合AdaBoost

机器学习之心·2023-11-08 09:10

【LSSVM时间序列预测】鸽群算法优化最小二乘支持向量机PIO-LSSVM时序预测未来数据【含Matlab源码 2485期】

⛄一、运行结果✅博主简介：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：海神之光代码获取方式：海神之光Matlab王者学习之路—代码获取方式⛳️座右铭：行百里者，半于九十。更多Matlab仿真内容点击Matlab图像处理（进阶版）路径规划（Matlab）神经网络预测与分类（Matlab）优化求解（Matlab）语音处理（Matlab）信号处理（Matl

KeepingMatlab·2023-11-08 09:07

机器学习之模型选择（交叉验证）

形式化定义：假设可选的模型集合是Μ={M1,M2,…,Md}，比如我们想分类，那么SVM、logistic回归、神经网络等模型都包含在M中

MachineLP·2023-11-08 07:05

机器学习基础之《回归与聚类算法（5）—分类的评估方法》

一、精确率和召回率1、混淆矩阵在分类任务下，预测结果(PredictedCondition)与正确标记(TrueCondition)之间存在四种不同的组合，构成混淆矩阵(适用于多分类)预测结果：是预测值正确标记

csj50·2023-11-08 06:13

理解交叉熵(Cross Entropy)

在分类问题中，交叉熵损失函数通常用于多分类问题，其中模型需要对输入样本进行分类，而标签是类别概率分布。交叉熵损失函数通过计算模型预测的概率分布与真实标签的概率分布之间的差异来衡量模型的性能。

老歌老听老掉牙·2023-11-08 05:33

（附源码）springboot垃圾自动分类管理系统毕业设计 160846

摘要随着现在网络的快速发展，网络的应用在各行各业当中它很快融入到了许多分类管理之中，他们利用网络来做这个垃圾自动分类的网站，随之就产生了“垃圾自动分类管理系统”，这样就让垃圾自动分类管理系统更加方便简单

Q_3461074420·2023-11-08 03:08

如何找出最优的【SVC】核函数和参数值—以乳腺癌数据集为例

先来导入相应的模块：fromsklearn.datasetsimportload_breast_cancerfromsklearn.svmimportSVCfromsklearn.model_selectionim

数字生命Allen·2023-11-07 22:00

找到【SVM】中最优的惩罚项系数C

因为本来SVM是想找到间隔最大的分割面，所以C越大，SVC会选择边际更小的，能够更好的分类所有训练点的决策边界，不过模型的训练时间也会越长。

数字生命Allen·2023-11-07 22:57

时序预测 | MATLAB实现基于SVM-Adaboost支持向量机结合AdaBoost时间序列预测

时序预测|MATLAB实现基于SVM-Adaboost支持向量机结合AdaBoost时间序列预测目录时序预测|MATLAB实现基于SVM-Adaboost支持向量机结合AdaBoost时间序列预测预测效果基本介绍模型描述程序设计参考资料预测效果基本介绍

机器学习之心·2023-11-07 16:32

简述SVM

概述SVM，即支持向量机（SupportVectorMachine），是一种常见的监督学习算法，用于分类和回归问题。它是一种基于统计学习理论和结构风险最小化原则的机器学习方法。

赛博炼丹师·2023-11-07 16:27

第八章《搞懂算法:逻辑回归是怎么回事》笔记

逻辑回归是一种典型的分类问题处理算法，其中二分类(LR)是多分类(softmax)的基础或者说多分类可以由多个二分类

Mamong·2023-11-07 13:49

【NeurIPS 2020】基于蒙特卡罗树搜索的黑箱优化学习搜索空间划分

LearningSearchSpacePartitionforBlack-boxOptimizationusingMonteCarloTreeSearch目标：从采样（Dt∩ΩA）中学习一个边界，从而最大化两方的差异先使用Kmeans在特征向量上（[x,f(x)]）聚类，然后使用SVM

PS Ma·2023-11-07 08:20

NLP常见任务及评估指标

如果是多分类，则每个类别各自求P、R最终求平均值

牵制有心碎·2023-11-07 06:07

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