SVM算法理论第43页

支持向量机(SVM)

支持向量机支持向量机(suportvectormachine，简称：SVM)，是一种常用于二分类的学习模型。

没天赋的学琴·2023-03-19 04:23

贪心机器学习高阶训练营分享

贪心机器学习高阶训练营分享联系方式（QQ）：897143048学习大纲第1章:课程介绍第2章:凸优化基础第3章:Paper从词嵌入到文档距离第4章:SVM第5章:Review两节第6章:简单机器学习算法与正则第

ska2620·2023-03-19 01:43

机器学习：逻辑回归模型算法原理（附案例实战）

订阅专栏案例：机器学习机器学习：基于逻辑回归对某银行客户违约预测分析机器学习：学习k-近邻（KNN）模型建立、使用和评价机器学习：基于支持向量机（SVM）进行人脸识

i阿极·2023-03-18 21:07

Hard Negtive

HardNegtiveMining传统的做法，如SVM分类时，首先训练一个模型，利用该模型将预测错误的样本加入，认为这部分样本为HardNegtiv

南朝容止·2023-03-18 14:46

数据挖掘-支持向量机

支持向量机（supportvectormachine，SVM）是一种出色的分类技术，也可以用于回归分析（SVR）。这种技术可以很好的应用于高维数据，避免维度灾难等问题。

花讽院_和狆·2023-03-18 10:26

2020年前端面试/晋级必修，60分钟掌握JavaScript核心算法

前端人员学习算法的难点前端从事人员并非都有良好的计算机基础知识，看一些算法理论可能会觉得不是很好理解。目前查到

一知七分解·2023-03-17 22:25

数据分析实例 —— 气象数据

首先会运用Python中matplotlib库对数据进行图表化处理，然后调用scikit-learn库当中的的SVM库对数据进行回归分析，最终在图表分析的支持下得出我们的结论。

TheWave·2023-03-17 18:26

ERROR: This jdwp native library will not work with this VM‘s version of JVMTI (11.0.0), it needs JVM

出现以下报错：ERROR:ThisjdwpnativelibrarywillnotworkwiththisVM'sversionofJVMTI(11.0.0),itneedsJVMTI17.0[.0]

期望上岸的鱼·2023-03-17 16:48

运行虚拟机 emulator 遇到的问题

CPUaccelerationstatus:KVMrequiresaCPUthatsupportsvmxorsvmMoreinfoonconfiguringVMaccelerationonLinux:https

哎呀呀额·2023-03-17 06:03

12. Support Vector Machines

SupportVectorMachinesOptimizationobjectiveSVMhypothesis:logisticregression:costfunction:LargeMarginIntutionIf

玄语梨落·2023-03-15 20:20

（九）从零开始学人工智能--统计学习：KNN&SVM&决策树

统计学习基础算法-KNN&SVM&决策树文章目录统计学习基础算法-KNN&SVM&决策树1.KNN（k-NearestNeighbor）1.1距离选择1.2K值选择1.3维度灾难1.4KNN的优缺点2.

小花技术大本营·2023-03-15 10:41

机器学习之支持向量回归(SVR)——南京审计大学金审学院

#encoding=utf8fromsklearn.svmimportLinearSVCdeflinearsvc_predict(t

Ssaty.·2023-03-15 07:21

cs231n_softmax损失函数对权重W求导

一、公式推导基于softmax函数的损失函数形式与SVM大致

清风微升至·2023-03-15 01:42

Softmax损失函数

上一篇博客讨论了SVM的损失函数，本篇博客主要来讨论softmax的损失函数以及两者之间的差别。

lanmengyiyu·2023-03-15 01:41

SVM, Softmax损失函数

在使用卷积神经网络进行分类任务时，往往使用以下几类损失函数：平方误差损失SVM损失softmax损失其中，平方误差损失在分类问题中效果不佳，一般用于回归问题。

ef-eve·2023-03-15 01:08

机器学习9 支持向量机SVM

12支持向量机12.1优化目标支持向量机(SVM)，在学习复杂的非线性方程时提供了一种更为清晰，更加强大的方式。也是监督学习算法。

黄桃百香果·2023-03-14 17:34

基于距离浓度的人工免疫算法优化SVM的轴承故障诊断python实现

免疫算法原理思想免疫算法主要是以人工免疫系统的理论为基础，实现了类似于生物免疫系统的抗原识别、细胞分化、记忆和自我调节的功能的一类算法。采用群体搜索策略，通过迭代计算，最终以较大的概率得到问题的最优解。免疫算法本质上就是更新亲和度（也就是适应度）的过程，抽取一个抗原，取一个抗体去解决，并计算其亲和度，选择样本进行变换操作，在不断地迭代过程中逐渐接近最后解。免疫算法与免疫系统对比

追剧入迷人·2023-03-13 19:16

基于混合蛙跳算法优化SVM的滚动轴承故障诊断python实现

1.混合蛙跳算法（SFLA）原理混合蛙跳算法(SFLA)是一种受自然生物模仿启示而产生的基于群体的协同搜索方法，由局部搜索和全局信息交换两部分组成。混合蛙跳算法中，每个青蛙的位置代表了一个可行解。青蛙在沼泽中跳跃，沼泽在离散的地方有很多石头，青蛙可以跳过这些石头来找到最大数量的可用食物。青蛙之间可以相互交流，这就会增加青蛙间的相互影响，互相进化，提高了个体青蛙对目标的表现能力。2.SFLA算法步骤

追剧入迷人·2023-03-13 19:16

机器学习：朴素贝叶斯模型算法原理（含实战案例）

专栏案例：机器学习机器学习：基于逻辑回归对某银行客户违约预测分析机器学习：学习k-近邻（KNN）模型建立、使用和评价机器学习：基于支持向量机（SVM）进

AOAIYII·2023-03-13 15:13

SVM

话说样本分隔80/20比90/10的效果还要好哎，模型拟合不太好的原因估计是解释变量之间存在共线性，这时就想到还能干什么，就是做了广义线性模型，支持向量机就可以直接得出结论了嘛，挖坑.JPGsigmoidsigmoid.9tunetune.9polypoly.9rbfrbf.9generallinearmodel95%CI,优势比VIF

Mabel娜·2023-03-13 06:03

支持向量机（SVM）

SVM还包括核技巧，这使它成为实质上的非线性分类器。SVM的学习策略就是间隔最大化，可形式化为一个求解凸二次规划的问题，也等价于正则化的合页损失函数的最小化问题。

pppppwwj·2023-03-12 15:30

机器学习笔记之—SVM

假定有一个训练集，它要么属于正例，要么属于负例。在分类问题当中，我们最基本的想法就是基于训练集D在样本空间中找到一个划分超平面，将不同的样本分开。这样的划分平面有很多，哪一个是最好的呢？1.png假设其中一个划分超平面是鲁棒性、泛化能力最好的，对训练样本局部扰动的“容忍性”也最好，这个划分超平面用如下方程式描述：2.png3.png样本空间到这个超平面的距离d表示为：3.png，沿用一般求点到直线

Seven_Xiong·2023-03-12 09:16

anacoda手动安装libsvm

拷贝libsvm.so.2文件到anaconda/lib目录1.pngcplibsvm.so.2~/anaconda3/lib拷贝pythonmodule到anaconda的python目录2.pngcpsvm

四月是你的谎言_6b55·2023-03-12 08:06

机器学习入门（二十三）——SVM（4）

1.0SVM解决回归问题SVM思想也可以解决回归问题。回归问题的本质就是找到一根能够很好地拟合数据点的线（直线、曲线）。

yyoung0510·2023-03-12 05:33

使用sklearn画二分类模型ROC曲线，PR曲线

1.在digits数据集上训练模型importmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.svmimportSVCfromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifierfromsklearn.linear_modelimportLogisticRegressionfromsklearn.treeimportDecisionTreeC

杰克波比·2023-03-12 03:53

机器学习入门（二十二）——SVM（3）

SVM的本质上是一个线性分类器，并且引入了Margin区间的概念，保证Margin最大进而提高模型的准确性。

yyoung0510·2023-03-12 02:19

微型计算机技术讲义01-C51基础

物联网单片机嵌入式讲义[TOC]1.51单片机回顾1.151单片机的硬件结构51单片机的管脚管脚总体介绍口image_1clsv2licu7j19iiing72gdq1p.png-41.3kBimage_1clsvm27e1qhf183r7dlrfc4g243

农民园丁·2023-03-11 22:26

【DDS】基于FPGA的DDS研究与设计

1.软件版本ISE14.72.本算法理论知识DDS(DirectDigitalfrequencySynthesis)即直接数字频率合成器，是一种新型的频率合成技术，具有较高的频率分辨率，快速的频率切换，

fpga和matlab·2023-03-11 20:44

【声源定位】球面散乱数据插值方法/似然估计hybrid spherical interpolation/maximum likelihood (SI/ML) 麦克风阵列声源定位

1.软件版本MATLAB2021a2.本算法理论知识点球面散乱数据插值方法/似然估计SI/ML麦克风阵列声源定位3.算法具体理论这个部分的程序如下所示：这个部分理论如下所示：本文最后的算法是：4.部分核心代码

fpga和matlab·2023-03-11 20:43

docker入门

参考文档：《docker从入门到实践》链接：https://pan.baidu.com/s/1aHX10uSVmka4lil3B1u0gw提取码：ltih学习步骤先阅读《docker从入门到实践》有关docker

yt_php·2023-03-11 19:11

分类

判别模型：条件随机场、线性回归模型、线性判别分析、支持向量机SVM、神经网络等。生成模型：隐马尔可夫模型HMM、朴素贝叶斯模型、高斯混合模型GMM、LDA等。

帅气的三少爷·2023-03-11 13:45

支持向量机推导

支持向量机（SVM）是算法工程师最耳熟能详的机器学习模型之一，这节对SVM作粗略的推导。SVM旨在找到一个超平面使得正负样本的距离该平面的距离最大。

zstu_翊·2023-03-11 11:46

Emgu.CV训练自己的hog特征，可实现任意物体的检测

于是想到了HOG+SVM的方式。在Emgu.CV中默认提供了已经训练好的行人检测的特征，但是如果要检测其他物体，必须自己进行训练。于是在网上一通寻找，居然没有完整的代码，没办法，只有

瀚岳-诸葛弩·2023-03-11 11:40

python机器学习学习笔记（六）

支持向量机分类实例：用SVM分类器对Iris数据集分析并绘制分类图1.线性importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearnimportsvm,

weixin_46753186·2023-03-11 07:20

sklearn svm如何选择核函数_【笔记】sklearn中的SVM以及使用多项式特征以及核函数...

sklearn中的SVM以及使用多项式特征以及核函数sklearn中的SVM的使用SVM的理论部分需要注意的是，使用SVM算法，和KNN算法一样，都是需要做数据标准化的处理才可以，因为不同尺度的数据在其中的话

weixin_39632728·2023-03-11 07:16

目标检测：从 RCNN 到 Faster-RCNN

RCNNRCNN的检测流程：(Regionproposal+CNN)生成候选区域——CNN提取特征——SVM进行分类1）生成候选框：使用SelectiveSearch（选择性搜索算法，有效地去除冗余候选区域

豆沙糕·2023-03-11 03:27

计算机视觉知识点之RCNN/Fast RCNN/Faster RCNN

SelectiveSearch从原始图片中提取2000个左右区域候选框第二步：划分区域提案，进行归一化：将所有候选框变为固定大小的（227*227）区域，对每个候选区域，使用深度网络提取特征第三步：CNN网络提取特征送入每一类的SVM

王壹浪·2023-03-11 03:23

检索类机器人

分类：贝叶斯分类：基于贝叶斯公式KNN：k近邻的算法，把很多个向量聚合到一点，找最高分数的点SVM：利用多维的超平面对线性不可分的

jenye_·2023-03-10 21:02

2. 机器学习领域大牛（持续汇总）

获奖论文《线性时间内训练支持向量机》(TrainingLinearSVMsinLinearTime)主要贡献：支持向量机的应用：把支持向量机的训练达到现行复杂度，使支持向量机在大规模数据上的应用成为可能

我乌鸦了·2023-03-10 16:07

机器学习实战项目7

Q1：SVM如何处理多分类的问题Q2:PCA+SVM完成人脸识别任务：使用PCA提取图像的主成分作为输入特征，使用SVM模型进行人脸识别，并尝试使用grid_search来优化调整SVM的参数。

strive鱼·2023-03-10 14:41

SVM案例：明天会下雨吗？

1导入数据，探索数据importpandasaspdimportnumpyasnpfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitweather=pd.read_csv(r"C:\Users\18700\Desktop\08支持向量机下\weatherAUS5000.csv",index_col=0)weather.head()#默认查看前5行we

医学小白学生信·2023-03-10 11:22

SVM-part1-KKT条件

而SVM的优化问题，即不等式约束优化，针对此类问题，细分为两类情况：1.目标函数最优解在可行域内：此时不等式约束失效，问题即退化为无约束优化问题。

qb学习笔记·2023-03-10 11:24

mvvm INotifyPropertyChanged

先看数据模型：publicclassVModel:INotifyPropertyChanged{privatestring_Name;publicstringName{get{return_Name;}

xisghiu·2023-03-10 04:09

CNN Learning（2)-basic knowledge for cnn loss fuction

这当然不是我们想要看到的，那么为了规避这种情况，可以给lossfuction加上正则惩罚项，如L2规范化（正则化）L2正则化L2翻数的定义：zhihu或者可以写成gif(2).gif以SVM的hengeloss

大头菜turtle·2023-03-10 01:00

Halcon 图像分类-MLP分类器使用

Halcon图像分类学习内容：（1）基于神经网络的多层感知器MLP分类器（2）基于支持向量机的SVM分类器（3）基于高斯混合模型的GMM分类器（4）基于K-NN分类器本章学习目标：1.了解图像分类的一般流程

火星wen·2023-03-09 21:39

halcon 4种分类器（MLP,SVN,GMM,K-NN）优缺点：

HALCON分类器:1、多层神经网络(MLP)/2、支持向量机(SVM)：一种监督学习的方法，广泛用于统计分类及回归分析；/3、K-最邻近(K-NN)/4高斯混合类型(GMM)4个分类器的主要优势和劣势如下

Day Day Learning·2023-03-09 21:09

ChatGPT 大行其道，带你走近 AIGC

近几周来亲自上手体验了几款产品，内容涉及到AIGC的几个代表应用，全文不涉及高深的算法理论，尽量让屏幕的你能够轻松阅读，走进信息科技的前沿。

MavenTalk·2023-03-09 13:38

【花书】svm作业

支持向量机与LDA1.jpg2.jpg2.从最优化理论的角度解释为什么存在支撑向量3.为什么svm核函数不需要知道核函数的具体形式，只要知道内积的表达式4.自己独立推导svm算法5.查资料说明svm的优缺点

一杭oneline·2023-03-09 12:42

《Machine Learning in Action》—— 剖析支持向量机，优化SMO

愁的很，上次不是更新了一篇关于支持向量机的文章嘛，《MachineLearninginAction》——剖析支持向量机，单手狂撕线性SVM。

玩世不恭的Coder·2023-03-09 02:18

Machine Learning-支持向量机（SVM）(中)

支持向量机（SVM）目录·简介·凸二次规划·拉格朗日乘数法与KKT条件·拉格朗日对偶问题·支持向量机(SVM)·再生核希尔伯特空间、核函数与核技巧·软间隔（softmargin）与正则化·SVM与逻辑回归

丁想·2023-03-09 01:34

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