SVM支持向量机第25页

第72步时间序列建模实战：单步滚动预测（以决策树回归为例）

所以很多模型其实之前都介绍过，比如说决策树、SVM等等。

Jet4505·2023-09-17 17:46

机器学习算法总结

回归算法线性回归算法：支持向量机&向前逐步回归&惩罚线性回归（岭回归/套索回归/ElasticNet/最小角度回归LARS/Glmnet）非线性回归算法二元决策树：分割点评价标准是基尼不纯性度量和信息增益自举集成

doverxu·2023-09-17 16:03

IDEA的简单配置和操作

IDEA的简单配置和操作1.IDEA的简单生成代码1.1、sout或psvm，可以直接生成一个main方法1.2、itar可以直接生成for循环1.3、iter可以直接生成高效for循环2.IDEA创建项目

韩家阿杰·2023-09-17 15:20

svm

支持向量机是建立在统计学习理论基础之上的新一代机器学习算法，支持向量机的优势主要体现在解决线性不可分问题，它通过引入核函数，巧妙地解决了在高维空间中的内积运算，从而很好地解决了非线性分类问题。

gyDBD·2023-09-17 12:13

计算机竞赛机器视觉的试卷批改系统 - opencv python 视觉识别

文章目录0简介1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

Mr.D学长·2023-09-17 05:21

基于支持向量机的试剂条图像识别，基于SVM的图像识别，SVM的详细原理，Libsvm工具箱使用注意事项

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代码下载链接：基于支持向量机SVM的试剂条图像自动识别，基于SVM的试剂条图像自动读取资源-CSDN文库

神经网络机器学习智能算法画图绘图·2023-09-17 04:14

f-score+svm特征选择过程pipeline

envpythonimportpandasaspdimportnumpyasnpimportitertoolsfromsklearn.model_selectionimportKFoldfromsklearnimportsvmfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitimportma

狼无雨雪·2023-09-17 02:05

WSL2配置安装KVM

查看CPU是否支持硬件虚拟化使用命令：egrep-c'(vmx|svm)'/proc/cpuinfo 如果返回0则说明不支持，大于零则支持。支持可以直接进行下一步。

D-A-X·2023-09-16 19:25

数据分享|R语言逻辑回归、线性判别分析LDA、GAM、MARS、KNN、QDA、决策树、随机森林、SVM分类葡萄酒交叉验证ROC...

全文链接:http://tecdat.cn/?p=27384在本文中，数据包含有关葡萄牙“VinhoVerde”葡萄酒的信息（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。介绍该数据集（查看文末了解数据获取方式）有1599个观测值和12个变量，分别是固定酸度、挥发性酸度、柠檬酸、残糖、氯化物、游离二氧化硫、总二氧化硫、密度、pH值、硫酸盐、酒精和质量。固定酸度、挥发性酸度、柠檬酸、残糖、氯化物、游离二氧

拓端研究室TRL·2023-09-16 05:06

OpenCV实战（32）——使用SVM和定向梯度直方图执行目标检测

OpenCV实战（32）——使用SVM和定向梯度直方图执行目标检测0.前言1.HOG图像特征2.交通标志分类2.1SVM模型2.2SVM原理3.HOG可视化4.人物检测5.完整代码小结系列链接0.前言本节中

盼小辉丶·2023-09-15 06:00

输电线路故障诊断（Python代码，逻辑回归、决策树、随机森林、XGBoost和支持向量机五种不同方法诊断）

效果视频：输电线路故障诊断（Python代码，逻辑回归、决策树、随机森林、XGBoost和支持向量机五种不同方法诊断）_哔哩哔哩_bilibili1.数据仿真平台仿真模型分别获取单相接地故障、两相接地故障

深度学习的奋斗者·2023-09-15 03:06

linux手写数字识别,OpenCV 3.0中的SVM训练 mnist 手写字体识别

前言：SVM(支持向量机)一种训练分类器的学习方法mnist是一个手写字体图像数据库，训练样本有60000个，测试样本有10000个LibSVM一个常用的SVM框架OpenCV3.0中的ml包含了很多的

Photosource·2023-09-14 22:13

【转】利用Open CV和SVM实现问题识别

justany/archive/2012/11/26/2788509.htmlhttp://www.cnblogs.com/justany/archive/2012/11/27/2789767.html一、SVM

aodiyu3146·2023-09-14 22:42

基于人体呼出气体的电子鼻系统的设计与实现

为控制核心的气路采集装置，包括MOS传感器和双阀储气袋构建的传感器阵列和检测气室，气泵和电磁阀搭建自动气路采集装置;然后对系统所需的模式识别关键技术进行了算法研究与仿真分析，包括使用Logistic回归、SVM

day. day. up!·2023-09-14 19:20

【AI】机器学习——支持向量机(非线性及分析)

5.支持向量机(线性SVM)文章目录5.4非线性可分SVM5.4.1非线性可分问题处理思路核技巧核函数特点核函数作用于SVM5.4.2正定核函数由K(x,z)K(x,z)K(x,z)构造H\mathcal

AmosTian·2023-09-14 07:55

【AI】机器学习——支持向量机(线性模型)

支持向量机是一种二分类算法，通过在高维空间中构建超平面实现对样本的分类文章目录5.1SVM概述5.1.1分类5.2线性可分SVM5.2.1线性可分SVM基本思想5.2.2策略函数间隔几何间隔硬间隔最大化

AmosTian·2023-09-14 07:54

机器学习技术（九）——支持向量机算法实操(基于SVM的模型对潜在运营商客户进行分类)

机器学习技术（九）——支持向量机算法实操文章目录机器学习技术（九）——支持向量机算法实操一、引言二、数据集介绍三、导入相关依赖库四、读取数据五、数据可视化分析1、是否为潜在客户与不同用户主叫时长对比2、

天海一直在AI·2023-09-14 06:21

激活函数介绍

（它不像SVM直接给出一个分类的结果，LogisticRegression给出的是这个样本属于正类或者负类的可能性是多

想飞的大兔子·2023-09-13 21:26

燕山大学机器学习复习提要

仅供参考2022-8-15更新上学期期末考试的题型有填空20分简答60分两道大题20分以下是回忆的题型时间太久了，只能回忆大概有什么，细节忘了填空题时间太久了忘了有什么了简答涉及的知识点大概有：数据清洗SVM

不会挂科i·2023-09-13 11:30

IDEA 常用快捷键

-----------自动代码--------常用的有fori/sout/psvm+Tab即可生成循环、System.out、main方法等boilerplate样板代

xiaoye3708·2023-09-13 08:20

爆肝手码！基于OpenCV的车牌识别(Sobel、颜色定位)，绝对干货

车牌识别大体上需要经历过Sobel定位、颜色定位、SVM对定位来的候选车牌进行评测，给出评分，最后通过提取HOG特征按照训练模型进入ANN识别。

人工智能T哥·2023-09-13 05:01

Libsvm的例子1（可用于Libsvm的测试）

#QuickStart1、第一个```fromsvmutilimport*#ReaddatainLIBSVMformaty,x=svm_read_problem('..

文颜·2023-09-13 03:02

Windows环境下Springboot3+Graalvm+Idea 打包成原生镜像踩坑

graalvm/graalvm-ce-builds/releases/对应关系graalvm-ce-java17-windows-amd64-X.X.X.zipnative-image-installable-svm-java17

怎么紧到长不帅·2023-09-12 08:10

[PHP] - 编译参数 --enable-sysvsem

使用配置--enable-sysvmsg编译PHP来开启[系统V消息]支持。

tboqi1·2023-09-12 00:00

分类预测 | MATLAB实现基于SVM-Adaboost支持向量机结合AdaBoost多输入分类预测

分类预测|MATLAB实现基于SVM-Adaboost支持向量机结合AdaBoost多输入分类预测目录分类预测|MATLAB实现基于SVM-Adaboost支持向量机结合AdaBoost多输入分类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·2023-09-11 22:05

matlab数据处理: cell table array+datetime

原数据文件.csvmatlabxlsread(filename{i},'B2:T2881')会同于Excel最多1048576行舍弃a{1,i}=xlsread(filename{i},‘B2:T2881

try_trying_try·2023-09-11 14:45

IDEA快捷键(整理版)

-----------自动代码--------常用的有fori/sout/psvm+Tab即可生成循环、System.out、main方法等boilerplate样板代码例如要输入for(Useruser

虎不知·2023-09-11 11:09

分类预测 | Matlab实现基于LFDA-SVM局部费歇尔判别数据降维结合支持向量机的多输入分类预测

分类预测|Matlab实现基于LFDA-SVM局部费歇尔判别数据降维结合支持向量机的多输入分类预测目录分类预测|Matlab实现基于LFDA-SVM局部费歇尔判别数据降维结合支持向量机的多输入分类预测效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍基于局部费歇尔判别数据降维的

机器学习之心·2023-09-11 09:39

机器学习实战-系列教程8：SVM分类实战3非线性SVM（鸢尾花数据集/软间隔/线性SVM/非线性SVM/scikit-learn框架）项目实战、代码解读

机器学习实战系列总目录本篇文章的代码运行界面均在Pycharm中进行本篇文章配套的代码资源已经上传SVM分类实战1之简单SVM分类SVM分类实战2线性SVMSVM分类实战3非线性SVM4、非线性SVM4.1

机器学习杨卓越·2023-09-11 05:21

机器学习实战-系列教程6：SVM分类实战1之简单SVM分类（鸢尾花数据集/软间隔/线性SVM/非线性SVM/scikit-learn框架）项目实战、原理解读、代码解读

机器学习实战系列总目录本篇文章的代码运行界面均在Pycharm中进行本篇文章配套的代码资源已经上传SVM分类实战1之简单SVM分类SVM分类实战2线性SVMSVM分类实战3非线性SVM支持向量机（SupportVectorMachines

机器学习杨卓越·2023-09-11 05:50

机器学习实战-系列教程7：SVM分类实战2线性SVM（鸢尾花数据集/软间隔/线性SVM/非线性SVM/scikit-learn框架）项目实战、代码解读

机器学习实战系列总目录本篇文章的代码运行界面均在Pycharm中进行本篇文章配套的代码资源已经上传SVM分类实战1之简单SVM分类SVM分类实战2线性SVMSVM分类实战3非线性SVM3、不同软间隔C值

机器学习杨卓越·2023-09-11 05:50

SVM的支持向量、非线性求解以及对偶问题下的推导过程

支持向量线性可分：一个线性可分的训练集是指：存在超平面(w,b)对于(Xi,Yi)有：若Y~i=1，则wX~i+b>=0；若Y~i=-1，则wX~i+b=1yi[wT*xi+b]>=1yi[wT∗xi+b]>=1当限制条件取等式时，求的X~i是支持向量，后续的距离都大于支持向量Y~i只能是+1或者-1非线性的情况非线性可分条件的变化：在非线性的情况下可以通过给平面的切分增加一个松弛的变量，或者说可

zzzfeiyu·2023-09-11 00:59

用sklearn 保存和加载模型的两种方法

使用pickle模块或者sklearn内部的joblib#####方法一####importpicklefromsklearn.svmimportSVCfromsklearnimportdatasets

chenpe32cp·2023-09-10 19:12

Linux 分布式版本控制系统git，手把手教向gitee上推代码

SVM就相当于分布式中讲的单点，但分布式版本控制

星星失眠️·2023-09-10 18:40

朴素贝叶斯和svm原理学习笔记

朴素贝叶斯1朴素贝叶斯2朴素贝叶斯3验证模型svm

_mora·2023-09-10 14:41

损失函数

聊聊机器学习中的损失函数机器学习中的损失函数平方损失（线性回归）对数损失（交叉熵损失softmax,logstic）最大熵原理(引出softmax,logstic),都是对数线性模型合页损失(hingeloss)SVM

闫阿佳·2023-09-10 10:06

分类预测 | Matlab特征分类预测全家桶（BP/SVM/ELM/RF/LSTM/BiLSTM/GRU/CNN）

分类预测|Matlab特征分类预测全家桶（BP/SVM/ELM/RF/LSTM/BiLSTM/GRU/CNN）目录分类预测|Matlab特征分类预测全家桶（BP/SVM/ELM/RF/LSTM/BiLSTM

机器学习之心·2023-09-10 09:29

量化：基于支持向量机的择时策略

文章目录参考机器学习简介策略简介SVM简介整体流程收集数据准备数据建立模型训练模型测试模型调节参数参考Python机器学习算法与量化交易利用机器学习模型，构建量化择时策略机器学习简介机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动

无名J0kзr·2023-09-10 09:29

机器学习之感知机

感知机是最简单的单层人工神经网络，也是二元线性分类模型，是神经网络和支持向量机的基础。

是小橙子呀·2023-09-09 22:54

"淘宝双11数据分析与预测课程案例—步骤四:利用Spark预测回头客行为"代码报错

具体在执行"valmodel=SVMWithSGD.train(train,numIterations)"代码后出现了如下报错:java.lang.NumberFormatException:Forinputstring

RainingZ·2023-09-09 21:44

机器学习——支持向量机（SVM）

机器学习——支持向量机（SVM）文章目录前言一、SVM算法原理1.1.SVM介绍1.2.核函数（Kernel）介绍1.3.算法和核函数的选择1.4.算法步骤1.5.分类和回归的选择二、代码实现（SVM）

星石传说·2023-09-09 05:01

win11和虚拟机上的ubuntu系统共享文件夹

系统之间进行文件拷贝操作，但是虚拟机内的VmwareTools不好用解决方式开启虚拟机共享文件夹在虚拟机的Ubuntu系统内的终端命令行输入以下命令sudo/usr/bin/vmhgfs-fuse.host:/SVMware

heda3·2023-09-09 05:38

斯坦福 CS229 机器学习中文讲义翻译完成

斯坦福CS229机器学习中文讲义第一部分到第三部分第四部分生成学习算法第五部分支持向量机第六部分学习理论第七部分正则化与模型选择感知器和大型边界分类器K均值聚类算法混合高斯和期望最大化算法第九部分期望最大化算法第十部分因子分析第十一部分主成分分析第十二部分独立成分分析第十二部分强化学习和控制线性二次调节

布客飞龙·2023-09-09 04:59

预测分析·员工满意度预测（传统回归机器学习方法梭哈！）

（本文将以预测员工满意度为背景，使用MSE为衡量标准，尝试各种非集成或者集成的模型，包括：线性回归，KNN，SVM，回归树，随机森林，AdaBoost，GBRT，Xgboost）最近玩了一下这个新手赛，

qq_42839893·2023-09-09 00:27

2023数学建模国赛E题黄河水沙监测数据分析完整代码分析+处理结果+思路文档

题黄河水沙监测数据分析完整代码分析+处理结果+思路分析（30+页），包括数据预处理、数据可视化（分组数据分布图可视化、相关系数热力图可视化、散点图可视化）、回归模型（决策树回归模型、随机森林回归、GBDT回归、支持向量机回归

Kerry_6·2023-09-08 21:10

matlab——SVM分类器

1.命令函数部分：clear;%清屏clc;X=load('data.txt');n=length(X);%总样本数量y=X(:,4);%类别标志X=X(:,1:3);TOL=0.0001;%精度要求C=1;%参数，对损失函数的权重b=0;%初始设置截距bWold=0;%未更新a时的W(a)Wnew=0;%更新a后的W(a)fori=1:50%设置类别标志为1或者-1y(i)=-1;enda=ze

小学生的拼搏·2023-09-08 16:48

怎么调节上述代码中svm的参数

调整SVM参数的方法有很多，其中一种常用的方法是网格搜索法(GridSearch)。这种方法是通过定义多组参数，然后分别使用这些参数训练SVM模型，再评估模型的性能，最终选取性能最优的一组参数。

久久爆品汇·2023-09-08 16:17

支持向量机SVM代码详解——多分类/降维可视化/参数优化【python】

篇1：SVM原理及多分类python代码实例讲解（鸢尾花数据）SVM原理支持向量机（SupportVectorMachine,SVM），主要用于小样本下的二分类、多分类以及回归分析，是一种有监督学习的算法

lichensun·2023-09-08 15:14

支持向量机

一、支持向量机1.基本概念1）什么是支持向量机支持向量机（SupportVectorMachines）是一种二分类模型，在机器学习、计算机视觉、数据挖掘中广泛应用，主要用于解决数据分类问题，它的目的是寻找一个超平面来对样本进行分割

Aix959·2023-09-08 08:30

Win10 WSL2 ubuntu20.04编译apollo

UserProfile%并运行进入用户文件夹新建文件.wslconfig，然后使用记事本编辑填入以下内容并保存,memory为wsl2分配的内存上限，可根据自身电脑配置设置[wsl2]memory=2GB#LimitsVMmemoryinWSL2GB

EloryDo·2023-09-08 07:36

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