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SVM多分类
回归预测|基于卷积神经网络-鲸鱼优化-最小二乘支持向量机的数据回归预测Matlab程序 CNN-WOA-LS
SVM
回归预测|基于卷积神经网络-鲸鱼优化-最小二乘支持向量机的数据回归预测Matlab程序CNN-WOA-LS
SVM
文章目录一、基本原理1.数据预处理2.特征提取(CNN)3.参数优化(WOA)4.模型训练
机器不会学习CL
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2024-08-31 10:36
回归预测
智能优化算法
回归
cnn
支持向量机
机器学习:
svm
算法原理的优缺点和适应场景
1、概述:基本原理:间隔(Margin):
SVM
试图找到一个超平面,这个超平面不仅能够区分不同的类别,而且具有最大的间隔。间隔是数据点到超平面的最近距离。
夜清寒风
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2024-08-30 15:29
支持向量机
算法
机器学习
深度学习速通系列:贝叶思&
SVM
贝叶斯(Bayesian)方法和支持向量机(
SVM
,SupportVectorMachine)是两种不同的机器学习算法,它们在解决分类和回归问题时有着不同的原理和应用场景贝叶斯方法:贝叶斯方法基于贝叶斯定理
Ven%
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2024-08-30 08:13
支持向量机
人工智能
深度学习
算法
机器学习
【ShuQiHere】《机器学习的进化史『下』:从神经网络到深度学习的飞跃》
【ShuQiHere】引言:神经网络与深度学习的兴起在上篇文章中,我们回顾了机器学习的起源与传统模型的发展历程,如线性回归、逻辑回归和支持向量机(
SVM
)。
ShuQiHere
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2024-08-30 07:07
机器学习
深度学习
神经网络
使用
SVM
进行评论情感分析
importpandasaspdfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfVectorizerfromsklearn.
svm
importSVCfromsklearn.metricsimportaccuracy_score
github_czy
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2024-08-30 02:33
支持向量机
机器学习
人工智能
多元分类预测 | Matlab麻雀算法(SSA)优化核极限学习机(KELM)的分类预测,多特征输入模型。SSA-KELM分类预测模型
SSA-KELM分类预测模型多特征输入单输出的二分类及
多分类
模型。程序内注释详细,直接替换数据就可以用。程序语言为matlab,程序可出分类效果图,迭代优化图,混淆矩阵图。
前程算法屋
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2024-08-29 16:28
优化核极限学习机
SSA-KELM分类预测模型
SSA-KELM
智能优化特征选择|基于鹦鹉优化(2024年新出优化算法)的特征选择(分类器选用的是
SVM
)研究Matlab程序 【优化算法可以替换成其他优化方法】
智能优化特征选择|基于鹦鹉优化(2024年新出优化算法)的特征选择(分类器选用的是
SVM
)研究Matlab程序【优化算法可以替换成其他优化方法】文章目录一、PO基本原理基本原理基本流程示例应用二、实验结果三
机器不会学习CL
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2024-08-29 16:27
智能优化算法
智能优化特征选择
算法
支持向量机
matlab
KVM虚拟机命令行常用操作
1,首先验证CPU是否支持虚拟化,输入有vmx或
svm
就支持,支持虚拟化则就支持KVMcat/proc/cpuinfo|egrep'vmx|
svm
'2,查看KVM模块是否加载lsmod|grepkvm#
文静小土豆
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2024-08-29 03:30
linux
运维
redis
完成标准(DOD)浅析
2016-03-0520:55:28Bonnie-Wu阅读数4649更
多分类
专栏:研发管理版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC4.0BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。
众易
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2024-08-28 05:25
回归预测|基于北方苍鹰优化支持向量机的数据回归预测Matlab程序NGO-
SVM
多特征输入单输出 高引用先用先创新
回归预测|基于北方苍鹰优化支持向量机的数据回归预测Matlab程序NGO-
SVM
多特征输入单输出高引用先用先创新文章目录前言回归预测|基于北方苍鹰优化支持向量机的数据回归预测Matlab程序NGO-
SVM
机器不会学习CL
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2024-08-27 08:43
回归预测
智能优化算法
回归
支持向量机
matlab
机器学习(西瓜书)学习笔记导览
假设空间1.4归纳偏好第二章模型评估与选择2.1经验误差与过拟合2.2评估方法2.3性能度量2.4比较检验2.5偏差与方差第三章线性模型3.1基本形式3.2线性回归3.3对数几率回归3.4线性判别分析3.5
多分类
学习
盛寒
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2024-08-25 18:11
机器学习西瓜书
学习
机器学习
人工智能
机器学习——逻辑回归
2.1、定义sigmoid函数2.2、数据集2.3、梯度上升算法2.4、预测函数2.5、绘画函数三、代码运行结果:四、总结优点:缺点:一、逻辑回归逻辑回归是一种广义的线性回归分析模型,用于解决二分类或
多分类
问题
wsdswzj
·
2024-08-25 17:06
机器学习
逻辑回归
人工智能
Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营Day02
进入打卡链接选择相对应的任务打卡就可以了二、学习1、线性模型依旧是b站上老师的授课视频,我找到知乎上解释很好的文章,分享一下机器学习(一)线性模型————理论篇线性回归模型、对数几率模型、线性判别分析模型、
多分类
学习模型
xuanEpiphany29
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2024-08-24 19:21
人工智能
Logistic 回归
4.模型建立4.1假设函数4.2成本函数4.3梯度下降法5.正则化5.1正则化的目的与类型5.1.1正则化的目的5.1.2正则化的类型5.2L1和L2正则化5.2.1L1正则化5.2.2L2正则化6.
多分类
问题
零 度°
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2024-08-23 21:56
机器学习
回归
数据挖掘
人工智能
四十一、【人工智能】【机器学习】- Bayesian Logistic Regression算法模型
系列文章目录第一章【机器学习】初识机器学习第二章【机器学习】【监督学习】-逻辑回归算法(LogisticRegression)第三章【机器学习】【监督学习】-支持向量机(
SVM
)第四章【机器学习】【监督学习
暴躁的大熊
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2024-08-23 19:46
人工智能
人工智能
机器学习
算法
IDEA快捷键
自动代码查询快捷键其他快捷键调试快捷键重构十大IntellijIDEA快捷键1智能提示2重构3代码生成4编辑5查找打开6其他辅助自动代码常用的有fori/sout/p
svm
+Tab即可生成循环、System.out
糯米小麻花啊
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2024-03-26 06:22
intellij-idea
java
ide
基于Python和OpenCV的产品码识别与验证案例
首先,通过图像预处理技术(如灰度化、二值化、降噪等)优化产品码图像,然后利用OpenCV中的模板匹配或机器学习算法(如
SVM
、神经网络等)来定位并识别产品码。
GT开发算法工程师
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2024-03-15 18:20
python
opencv
开发语言
人工智能
计算机视觉
【机器学习】支持向量机 | 支持向量机理论全梳理 对偶问题转换,核方法,软间隔与过拟合
支持向量机走的路和之前介绍的模型不同之前介绍的模型更趋向于进行函数的拟合,而支持向量机属于直接分割得到我们最后要求的内容1支持向量机
SVM
基本原理当我们要用一条线(或平面、超平面)将不同类别的点分开时,
Qodicat
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2024-03-13 10:34
支持向量机
机器学习
算法
基于ERNIR3.0文本分类的开发实践
参考:基于ERNIR3.0文本分类:(KUAKE-QIC)意图识别
多分类
(单标签)-飞桨AIStudio星河社区(baidu.com)https://zhuanlan.zhihu.com/p/574666812
wangqiaowq
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2024-03-07 03:54
人工智能
MATLAB|【免费】概率神经网络的分类预测--基于PNN的变压器故障诊断
目录主要内容部分代码结果一览下载链接主要内容《MATLAB神经网络43个案例分析》共有43章,内容涵盖常见的神经网络(BP、RBF、SOM、Hopfield、Elman、LVQ、Kohonen、GRNN、NARX等)以及相关智能算法(
SVM
电力程序小学童
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2024-03-06 05:27
机器预测
matlab
神经网络
分类
预测
深度学习——第8章 深层神经网络(DNN)
8.2深层神经网络标记符号8.3正向传播8.4反向传播8.5
多分类
Softmax8.6总结上一课是实战内容,我们使用Python一步步搭建了一个最简单的神经网络模型,只包含单层隐藏层。
曲入冥
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2024-03-06 01:23
深度学习
深度学习
神经网络
dnn
机器学习
人工智能
05基于卷积神经网络-支持向量机(自动寻优)CNN-
SVM
数据分类算法
CNN原理卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)是一种深度学习模型,广泛用于计算机视觉领域。CNN的核心思想是通过卷积层和池化层来自动提取图像中的特征,从而实现对图像的高效处理和识别。在传统的机器学习方法中,图像特征的提取通常需要手工设计的特征提取器,如SIFT、HOG等。而CNN则可以自动从数据中学习到特征表示。这是因为CNN模型的卷积层使用了一系列的卷积核
机器不会学习CSJ
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2024-02-20 21:28
cnn
支持向量机
分类
人工智能
基于生物地理学算法优化卷积神经网络结合支持向量机BBO-CNN-
SVM
实现瓦斯数据回归预测附Matlab代码
✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。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摘要:瓦斯数据回归预测是煤矿安全生产的重要环节,对煤矿瓦斯治理具有重要意义。本文提出了一种基于生物地理
天天Matlab代码科研顾问
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2024-02-20 09:40
预测模型
算法
cnn
支持向量机
在ubuntu20.04 上配置 qemu/kvm linux kernel调试环境
(1):安装之前,先确认CPU是否支持虚拟化技术,使用egrep'(
svm
|vmx)'/proc/cupinfo查看,如果有vmx或
svm
的输出,则说明是支持的。
黑不溜秋的
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2024-02-20 06:23
图形驱动专栏
linux
支持向量机
SVM
支持向量机(
SVM
,SupportVectorMachines)是一种广泛使用的监督学习方法,适用于分类、回归和其他任务。
ALGORITHM LOL
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2024-02-19 23:19
支持向量机
算法
机器学习
ide使用技巧
在IntelliJIDEA中,输入p
svm
可以生成publicstaticvoidmain(String[]args)的代码块;在VisualStudio中,输入prop可以生成属性的代码块。
勤于奋
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2024-02-19 21:28
ide
java
intellij-idea
centos 7 kvm 安装centos6.8
yumgroupinstall"XWindowSystem""GNOMEDesktop"–ysystemctlset-defaultgraphical.targetrebootegrep-o'(vmx|
svm
linux实践操作记录
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2024-02-19 21:25
centos
linux
运维
[嵌入式系统-28]:开源的虚拟机监视器和仿真器:QEMU(Quick EMUlator)与VirtualBox、VMware Workstation的比较
什么时候需要QEMU1.4QEMU两种操作模式1.5QEMU模拟多种CPU架构二、QEMU与其他虚拟机的比较2.1常见的虚拟化技术2.1LinuxKVM2.2WindowsVirtualBox2.3Window
sVM
wareworkstation
文火冰糖的硅基工坊
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2024-02-19 19:09
嵌入式系统
开源
架构
嵌入式
操作系统
【机器学习笔记】11 支持向量机
支持向量机(SupportVectorMachine,
SVM
)支持向量机是一类按监督学习(supervisedlearning)方式对数据进行二元分类的广义线性分类器(generalizedlinearclassifier
RIKI_1
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2024-02-19 19:38
机器学习
机器学习
笔记
支持向量机
【机器学习笔记】3 逻辑回归
分类问题分类问题监督学习最主要的类型,主要特征是标签离散,逻辑回归是解决分类问题的常见算法,输入变量可以是离散的也可以是连续的二分类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
问题先定义其中一类为类型
RIKI_1
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2024-02-19 19:02
机器学习
机器学习
笔记
逻辑回归
机器学习技法笔记5:Kernel 逻辑回归
5-1Soft-Margin
SVM
asRegularizedModel前面几篇:机器学习技法笔记1:线性
SVM
机器学习技法笔记2:
SVM
的对偶形式机器学习技法笔记3:Kernel
SVM
机器学习技法笔记4
wang_buaa
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2024-02-19 19:49
机器学习技法
机器学习
SVM
支持向量机 | 核技巧于SMO算法的实现
是因为它会产生一个二值决策结果,是一种决策机;支持向量机的泛化误差较低,即,有良好的学习能力,且学到的模型具有很好的推广性,因此被认为是监督学习中最好的定式算法;支持向量机通过求解一个二次优化问题来最大化分类间隔,在过去,训练
SVM
Sudden
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2024-02-19 18:44
R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN实现
R-CNN:传统的目标检测算法:使用穷举法(不同大小比例的滑窗)进行区域选择,时间复杂度高对提取的区域进行特征提取(HOG或者SIFT),对光照、背景等鲁棒性差使用分类器对提取的特征进行分类(
SVM
或Adaboost
今 晚 打 老 虎
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2024-02-19 18:49
面试之CV基础知识
深度学习
点滴
Matlab|基于支持向量机的电力短期负荷预测【最小二乘、标准粒子群、改进粒子群】
目录主要内容部分代码结果一览下载链接主要内容该程序主要是对电力短期负荷进行预测,采用三种方法,分别是最小二乘支持向量机(LS
SVM
)、标准粒子群算法支持向量机和改进粒子群算法支持向量机三种方法对负荷进行预测
电力程序小学童
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2024-02-19 12:10
机器预测
matlab
支持向量机
leetcode
联合概率分布-概率质量函数归一化性质-连续型变量概率分布
更多AI技术入门知识与工具使用请看下面链接:https://student-api.iyincaishijiao.com/t/iN
SVm
UE8/
云博士的AI课堂
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2024-02-15 03:16
AI中的数学
概率论
概率分布
概率统计
AI中的数学
联合概率分布
正态分布-基本概念
更多AI技术入门知识与工具使用请看下面链接:https://student-api.iyincaishijiao.com/t/iN
SVm
UE8/
云博士的AI课堂
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2024-02-15 03:16
AI中的数学
概率论
正态分布
概率统计
人工智能
AI中的数学
概率分布-离散型概率分布
更多AI技术入门知识与工具使用请看下面链接:https://student-api.iyincaishijiao.com/t/iN
SVm
UE8/
云博士的AI课堂
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2024-02-15 03:45
AI中的数学
人工智能
概率论
概率统计
概率分布
AI中的数学
正态分布-形状与特点
更多AI技术入门知识与工具使用请看下面链接:https://student-api.iyincaishijiao.com/t/iN
SVm
UE8/
云博士的AI课堂
·
2024-02-15 03:44
AI中的数学
正态分布
概率论
概率统计
人工智能
AI中的数学
新思路:TCN-RVM模型,你见过吗?机器学习预测全家桶新增模型,MATLAB代码
2.机器学习预测全家桶,多步预测之BiGRU、BiLSTM、GRU、LSTM,LS
SVM
、TCN、CNN,光伏发电数据为例3.机器学习预测全家桶,多步预测之组合预测模型,光伏发电数据为例4.机器学习预测全家桶之
今天吃饺子
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2024-02-14 06:41
机器学习
matlab
人工智能
开发语言
介绍一款单细胞细胞类型注释软件-scibet
之前注释和分类方法大多是根据机器学习的非监督聚类的方法,例如随机森林(RF)或者支持向量机(
SVM
),这些工具耗时长,计算资源消耗大。因此,使用已有标注的数
生信阿拉丁
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2024-02-14 01:55
【数据+代码】贝叶斯优化KNN算法
2、读取并理解数据本次使用某药物数据集进行
多分类
,首先从数据集中进行读取数据
小Z的科研日常
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2024-02-14 00:15
python
深度学习
机器学习
matlab基于
SVM
的手写字体识别,
svm
基于LIB
SVM
的matlab手写字体识别 AI-NN-PR 人工智能/神经网络/深度学习 276万源代码下载- www.pudn.com...
文件名称:
svm
下载收藏√[54321]开发工具:matlab文件大小:126KB上传时间:2017-05-15下载次数:0详细说明:基于LIB
SVM
的matlab手写字体识别-Ahandwrittenfontrecognitionbasedon
SVM
傅奇
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2024-02-13 21:40
基于
SVM
算法的车辆识别与评估
2020年数学建模竞赛题目已知某厂家根据不同车辆属性数据,将其编织成4种队伍,另外只有一批未知编队的车辆属性数据及不同车辆的属性介绍。问题一:根据给出的数据将附件2中的车辆数据编队。问题二:根据问题一中的结果,对每个编队车辆进行性能评估。问题背景自动驾驶是一项极其复杂和困难的技术,其依靠的是人工智能、雷达探测、监控装置等多方面的协同合作。还需要大量的视频采集、数据分析和不断反馈调整,而且必须做到低
数模竞赛Paid answer
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2024-02-13 14:10
数据分析
数学建模
笔记
python
数学建模
机器学习入门--逻辑回归与简单二分类数据实战
与线性回归不同,逻辑回归用于预测离散的类别标签,可以处理二分类和
多分类
问题。下面我们将介绍逻辑回归的基本原理和实现方式。
Dr.Cup
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2024-02-13 13:36
机器学习入门
机器学习
逻辑回归
分类
机器学习入门--支持向量机原理与实践
支持向量机模型支持向量机(SupportVectorMachine,
SVM
)是一种常用的监督学习算法,主要用于分类和回归问题。它的原理简单而强大,在许多实际应用中取得了很好的效果。
Dr.Cup
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2024-02-13 13:36
机器学习入门
支持向量机
机器学习
算法
探索XGBoost:
多分类
与不平衡数据处理
但在处理
多分类
和不平衡数据时,需要特别注意数据的特点和模型的选择。
Echo_Wish
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2024-02-13 05:19
Python算法
Python
笔记
分类
数据挖掘
人工智能
DS Wannabe之5-AM Project: DS 30day int prep day12
混淆矩阵混淆矩阵常用于评估分类模型的性能,特别是在二分类或
多分类
问题中。它展示了实际类别与模型预测类别之间的关系。
wendyponcho
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2024-02-12 15:35
Data
Science
Machine
Learning
人工智能
python
机器学习
学习
笔记
Docker安装ElasticSearch8.9.0
vm.max_map_count=2621443.启用配置sysctl-p注:这一步是为了防止启动容器时,报出如下错误:bootstrapchecksfailedmaxvirtualmemoryarea
svm
.max_map_count
清盏涂墨衣
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2024-02-12 09:13
docker
elasticsearch
容器
【机器学习】支持向量机(
SVM
)
支持向量机(
SVM
)1背景信息分类算法回顾决策树样本的属性非数值目标函数是离散的贝叶斯学习样本的属性可以是数值或非数值目标函数是连续的(概率)K-近邻样本是空间(例如欧氏空间)中的点目标函数可以是连续的也可以是离散的支持向量机
住在天上的云
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2024-02-12 09:56
机器学习
机器学习
支持向量机
人工智能
通俗讲解支持向量机
SVM
(一)面试官:什么?线性模型你不会不清楚吧?
前言我在写这篇博文之前,也查阅学习了很多文章,内容已经非常详细,足够精彩,比如JULY的这篇支持向量机通俗导论(理解
SVM
的三层境界)当然,我这里也会介绍全部
SVM
相关内容,但重点对
SVM
的提出思路和我在读文章过程中遇见的难点问题分享一些我自己的理解
番三克
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2024-02-12 01:30
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