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【25年新算法】DOA-LS
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智能算法及其模型预测
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2025-02-23 14:32
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遗传算法 定义+特性+原理+公式+Python示例代码(带详细注释)
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公式推导
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快乐的向某
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2025-02-22 03:18
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达梦数据库并发场景下,抓取执行久/等待久的慢SQL
TOTAL_SIZE/1024/1024),2)FROMV$MEM_POOLCwhereC.name='VIRTUALMACHINE'ANDC.CREATOR=A.THRD_IDGROUPBYCREATOR)A
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_TOTAL_SIZE_BY_M
泛冬以南
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2025-02-22 02:45
常用技术记录
数据库
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用deepseek学大模型08-用deepseek解读deepseek
以下是对其核心原理、
公式推导
及模块分析的详细解析:深入浅析DeepSeek-V3的技术架构1.核心架构概览DeepSeekR1的架构基于改进的Transformer,主要模块包括:稀疏多头自注意力(SparseMulti-HeadSelf-Attention
wyg_031113
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2025-02-22 01:26
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Spark MLlib中的机器学习算法及其应用场景
支持向量机(
SVM
):用于分类和回归问题,通过寻找一个超平面来最大化不同类别之间的间隔。决策树
Java资深爱好者
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2025-02-21 20:47
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推荐算法
一文读懂MUSIC算法DOA估计的数学原理并仿真
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迎风打盹儿
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2025-02-20 19:33
阵列信号处理
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机器学习:支持向量机
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用于二元分类问题,对于多元分类问题可将其分解为多个二元分类问题,在进行分类。2.最优分类边界什么才是最优分类边界?什么条
小源学AI
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2025-02-19 13:18
人工智能
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强化学习:原理、概念与代码实践
本文将深入介绍强化学习的数学原理、核心概念,并通过
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来加深理解,同时结合一个具体的实例,使用Python语言进行代码实现,帮助读者全面掌握强化学习的
AndrewHZ
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2025-02-19 01:07
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2025-02-18 11:38
分类预测
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支持向量机
LSTM-SVM
故障诊断
IDEA快捷键总结
alt+s设置菜单2、Ctrl+d复制行或者已选代码块3、Alt+/代码自动补全4、Alt+insert自动生成构造方法等5、Ctrl+shift+回车自动补全结尾6、Ctrl+j自动代码生成模板,例如p
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sq0723
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2025-02-15 17:06
代码开发工具
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IDEA中常用快捷键
IDEA中的快捷键在IDEA中快速生成if(变量==null):ifn在IDEA中快速生成main方法:p
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在IDEA中快速生成Sytem.out.println():sout删除一行:Ctrl+yIDEA
以码令天下
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2025-02-15 16:32
后端
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大模型稀疏动态架构
一、发展历程1.早期探索阶段起源基础:20世纪8090年代的早期机器学习主要集中在决策树、
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、KNN等经典算法,模型规模小,依赖手工特征。之后在2006年GeoffreyHinton提
deepdata_cn
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2025-02-14 11:17
垂域模型
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【故障诊断】基于RIME-CNN-
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霜冰算法优化卷积神经网络结合支持向量机的故障诊断模型
天天科研工作室
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2025-02-14 10:12
故障诊断模型
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故障诊断
matlab
cnn
RIME-CNN-
SVM
故障诊断
在这一模型中,CNN被用来执行故障数据的特征提取与抽象化处理,随后,这些经过抽象的特征会被传递给
SVM
模型,由
SVM
进一步执行分类与回归分析的任务,从而实现对故障类型的精确判定或故障严重程度的准确评估。
九亿AI算法优化工作室&
·
2025-02-14 10:39
cnn
支持向量机
人工智能
matlab
python
DDPM(Denoising Diffusion Probabilistic Models)的
公式推导
总结:DDPM通过最小化预测噪声的均方误差,使反向过程逐步去噪生成数据。核心推导在于通过变分推断将KL散度转换为噪声预测问题,大幅简化了训练目标。1.前向扩散过程前向过程通过\(T\)步逐渐向数据\(x_0\)添加高斯噪声,最终得到纯噪声\(x_T\)。每步定义为:\[q(x_t|x_{t-1})=\mathcal{N}\left(x_t;\sqrt{1-\beta_t}x_{t-1},\beta
AndrewHZ
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2025-02-14 00:12
机器学习
人工智能
深度学习
算法
R-CNN架构
第三个模块是一组特定类别的线性支持向量机(
SVM
)。虽然R-CNN对特定的区域提议方法不挑剔,但选择性搜索(Selectivesearch)是最常用的方法,以便与之前的检测工作进行有对照的比较。
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2025-02-13 16:10
人工智能
100.13 AI量化面试题:支持向量机(
SVM
)如何处理高维和复杂数据集?
核函数实现2.1基础核函数2.2自定义核函数3.特征处理与优化3.1特征工程3.2参数优化4.实践应用策略4.1核函数选择指南4.2性能优化策略5.回答话术0.承前本文通过通俗易懂的方式介绍支持向量机(
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AI量金术师
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2025-02-13 08:11
金融资产组合模型进化论
支持向量机
人工智能
算法
金融
python
机器学习
数学建模
机器学习面试笔试知识点-线性回归、逻辑回归(Logistics Regression)和支持向量机(
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)
机器学习面试笔试知识点-线性回归、逻辑回归LogisticsRegression和支持向量机
SVM
微信公众号:数学建模与人工智能一、线性回归1.线性回归的假设函数2.线性回归的损失函数(LossFunction
qq742234984
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2025-02-13 07:39
机器学习
线性回归
逻辑回归
线性回归、逻辑回归及
SVM
1,回归(LinearRegression)回归其实就是对已知公式的未知参数进行估计。可以简单的理解为:在给定训练样本点和已知的公式后,对于一个或多个未知参数,机器会自动枚举参数的所有可能取值(对于多个参数要枚举它们的不同组合),直到找到那个最符合样本点分布的参数(或参数组合)。当然,实际运算有一些优化算法,肯定不会去枚举的。注意,回归的前提是公式已知,否则回归无法进行。回归中的公式基本都是数据分
@迷途小书童
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2025-02-13 07:38
机器学习
逻辑回归不能解决非线性问题,而
svm
可以解决
逻辑回归和支持向量机(
SVM
)是两种常用的分类算法,它们在处理数据时有一些不同的特点,特别是在面对非线性问题时。1.逻辑回归逻辑回归本质上是一个线性分类模型。
江河地笑
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2025-02-13 07:01
机器学习
逻辑回归
支持向量机
算法
基于 STM32 平台的音频特征提取与歌曲风格智能识别系统
在歌曲风格识别方面,系统采用了支持向量机(
SVM
)和
赵谨言
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2025-02-13 00:13
论文
经验分享
毕业设计
基于Simulink的动态响应与稳定性的矩阵变换器建模仿真
Simulink的动态响应与稳定性的矩阵变换器建模仿真1.背景介绍1.1项目背景1.2系统描述1.3应用场景2.具体的仿真建模过程2.1系统模型构建2.1.1矩阵变换器主电路模型2.1.2空间矢量调制(
SVM
小蘑菇二号
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2025-02-12 21:49
手把手教你学
MATLAB
专栏
手把手教你学
Simulink
simulink
Python与R机器学习(1)支持向量机
以下是对Python与R在支持向量机(
SVM
)实现上的核心区别分析及完整示例代码:一、核心差异对比特征Python(scikit-learn)R(e1071/kernlab)核心库sklearn.
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宠物与不尤编程
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2025-02-11 23:19
左手python右手R
支持向量机
机器学习
python
r语言
链表-环形链表II
令fast每次走两步,slow每次走一步.二者相遇的时候,有以下情况
公式推导
:slowdistance=x+yfastdistance=2*slow=x+y+n*(y+z)2x+2y=x+y+n*(y+
Hasno.
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2025-02-11 08:59
链表
java
数据结构
强化学习关键技术:重要性采样深度剖析
重要性采样在强化学习中的作用三、判断采样好坏的方法(一)偏差(Bias)(二)方差(Variance)(三)有效样本数量(EffectiveSampleSize)(四)与真实值对比(如果已知)四、重要性采样
公式推导
五
进一步有进一步的欢喜
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2025-02-11 08:21
强化学习
概率论
机器学习
人工智能
重要性采样
CentOS 7+GitLab搭建
https://kevindgk.github.io/版权声明:本文为原创文章,未经允许不得转载联系方式:815852777@qq.com简介GitlabCentOS环境安装过程下载虚拟机下载CentO
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wa
一路向东-Kevin
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2025-02-11 03:46
开发工具集
centos
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VPP/软件架构
一、源码目录(Directorylayout)二、源码分类(Implemetationtaxonomy)vpp数据平面分为四个不同的层:基础架构层:包括vppinfra,vlib,
svm
和二进制api库
lingshengxiyou
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2025-02-09 21:35
DPDK
c++
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开发语言
linux
c++
服务器
网络
数值型特征处理 - 归一化和分桶
而分桶可能是指把连续的数值分成不同的区间,比如年龄段分成0-18,19-30这样的区间消除特征间的量纲差异,使不同特征具有可比性,适用于依赖距离或梯度的模型(如
SVM
、神经网络、KNN)最大最小归一化(
Ivanqhz
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2025-02-09 18:50
设计模式
java
spark
大数据
分布式
【Deepseek】玩转deepseek的20个提示词模版
【Deepseek】玩转deepseek的20个提示词模版写在前面,最强提示词:说人话万能提示词代码改写代码解释代码生成AI算命AI情绪价值提供者小红书输出物理
公式推导
PDF转markdown内容分类结构化输出角色扮演角色扮演
prince_zxill
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2025-02-09 10:25
Python实战教程
难题集萃
人工智能与机器学习教程
人工智能
深度学习
deepseek
提示词
python
【人工智能-初级】第20章 使用 Matplotlib 和 Seaborn 进行数据可视化
章机器学习入门:从线性回归开始【人工智能-初级】第3章k-最近邻算法(KNN):分类和Python实现【人工智能-初级】第4章用Python实现逻辑回归:从数据到模型【人工智能-初级】第5章支持向量机(
SVM
若北辰
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2025-02-09 03:57
人工智能
信息可视化
人工智能
matplotlib
【LS
SVM
时间序列预测】白鲨算法优化最小二乘支持向量机WSO-LS
SVM
时序预测未来数据【含Matlab源码 2483期】
Matlab武动乾坤博客之家
Matlab武动乾坤
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2025-02-08 22:24
matlab
锂电池剩余寿命预测 | 基于PSO-
SVM
粒子群优化支持向量机的锂电池剩余寿命预测研究附Matlab参考代码
基于PSO-
SVM
粒子群优化支持向量机的锂电池剩余寿命预测研究一、引言1.1、研究背景与意义随着科技的迅速发展,锂电池因其高能量密度、长循环寿命等优点,已广泛应用于移动设备、电动汽车等领域。
默默科研仔
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2025-02-08 15:36
锂电池寿命预测
支持向量机
PSO-SVM
粒子群优化支持向量机
锂电池剩余寿命预测
N - Nunchucks Shop(
公式推导
+思维)
公式推导
:当n是偶数,m是偶数的时候,举个例子n=6,m=2时,我们画图表示:我们看对称的时候没有重复出现的都是关于中心对称的,那么我们在加上不重复的再除以2不就是C(6,2)的答案吗,那么不重复的怎么求呢
光荣之梦||
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2025-02-07 23:11
c++
算法
数据库第八章:存储引擎
1.简介相当于Linux文件系统,只不过比文件系统强大2、功能了解数据读写数据安全和一致性提高性能热备份自动故障恢复高可用方面支持存储引擎介绍showengines;C
SVM
RG_MYISAMMyISAMBLACKHOLEPERFORMANCE_SCHEMAMEMORYARCHIVEInnoDBFEDERATED
琴剑诗酒
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2025-02-07 19:49
数据库
组队学习首次开放许愿啦!下个月想学什么,听你的
举个栗子,不推荐大家直接许愿:「机器学习」,而是许愿:「机器学习入门概念讲解」,或者具体到某个算法:「线性回归的
公式推导
+代码实战」,这样便于我们在1个月内完成制作。▶不限制课程难度,只要是刚需就
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2025-02-07 09:18
datawhale
3D数据可视化与
SVM
分类
本文将通过一个实例展示如何使用Python的Matplotlib库来绘制3D数据点和
SVM
分类面的可视化,解决我在编程中遇到的问题。
t0_54coder
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2025-02-07 07:24
编程问题解决手册
3d
信息可视化
支持向量机
个人开发
ide 快捷键 eclipse 快捷键
ideap
svm
+Tab生成main方法sout+tab生成输出语句Ctrl+X/Ctrl+Y删除一行Ctrl+D复制一行Ctrl+/或Ctrl+Shift+/注释代码Ctrl+Shift+Z取消撤销Ctrl
菜鸟中的渣渣鸟
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2025-02-06 11:08
idea
eclipse
编辑器
自定义数据集 使用scikit-learn中
svm
的包实现
svm
分类
importnumpyasnpfromsklearn.datasetsimportmake_classificationfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.
svm
importSVCfromsklearn.metricsimportaccuracy_score
灵封~
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2025-02-05 15:41
机器学习
人工智能
自定义数据集 使用scikit-learn中
svm
的包实现
svm
分类
SVM
模型:-初始化SV
知识鱼丸
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2025-02-05 01:31
machine
learning
人工智能
傅里叶变换理解
严格来讲其实傅里叶又有多种形式,大致是傅里叶级数,离散傅里叶级数,傅里叶变换....但是这里我们着重讲关于傅里叶的理解,并不会涉及到严格的
公式推导
,只希望大家看完这篇文章可以知道傅里叶变换究竟是
KL_lililli
·
2025-02-04 21:33
笔记
scikit-learn实现
SVM
支持向量机(
SVM
)是一种监督学习算法,主要用于分类和回归分析。其基本原理是在数据集中找到一个最优的超平面,使得不同类别的数据被最大间隔分开。
PeterClerk
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2025-02-04 19:23
支持向量机
scikit-learn
算法
自定义数据集 使用scikit-learn中
SVM
的包实现
SVM
分类
生成自定义数据集生成一个简单的二维数据集,包含两类数据点,分别用不同的标签表示。importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#生成数据np.random.seed(42)X=np.r_[np.random.randn(100,2)-[2,2],np.random.randn(100,2)+[2,2]]y=[0]*100+[1]*100#可视化数据plt.s
Luzem0319
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2025-02-04 19:22
scikit-learn
支持向量机
分类
自定义数据集 使用scikit-learn中
svm
的包实现
svm
分类
importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearnimport
svm
#定义数据class1_points=np.array([[1.9,1.2]
sirius12345123
·
2025-02-04 14:15
scikit-learn
支持向量机
分类
使用numpy自定义数据集,使用scikit-learn中
SVM
的包实现
SVM
分类
概述:支持向量机(
SVM
)是一种强大的分类算法,适用于线性和非线性分类问题。本博客将展示如何使用numpy自定义一个数据集,并利用scikit-learn中的
SVM
实现分类。
辞落山
·
2025-02-04 10:10
numpy
scikit-learn
支持向量机
自定义数据集 使用scikit-learn中
svm
的包实现
svm
分类
importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#定义数据class1_points=np.array([[1.9,1.2],[1.5,2.1],[1.9,0.5],[1.5,0.9],[0.9,1.2],[1.1,1.7],[1.4,1.1]])class2_points=np.array([[3.2,3.2],[3.7,2.9],[3.2,2.6],[1.
Z211613347
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2025-02-04 07:12
python
自定义数据集 使用scikit-learn中
svm
的包实现
svm
分类
代码:importnumpyasnp#导入用于数值计算的库importmatplotlib.pyplotasplt#导入用于绘图的库#class1_points和class2_points分别定义了两个类别的数据点,二维坐标class1_points=np.array([[1.9,1.2],[1.5,2.1],[1.9,0.5],[1.5,0.9],[0.9,1.2],[1.1,1.7],[1.4
〖是♂我〗
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2025-02-03 09:11
python
开发语言
使用支持向量机和朴素贝叶斯对文本分类
SVC是sklearn.
svm
模块的一部分,提供了对支持向量机(
SVM
)算法的实现。
SVM
是一种监督学习模型,用于分类和回归任务。SVC是
SVM
用于分类的实现。
SSeaflower
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2025-02-03 09:10
支持向量机
分类
算法
机器学习
python
使用支持向量机(
SVM
)进行股票市场预测
使用支持向量机(
SVM
)进行股票市场预测引言股票市场预测是金融领域的一个热门话题,也是一个充满挑战的研究领域。通过准确的市场预测,投资者可以做出更明智的决策,从而获得更高的回报。
m0_57781768
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2025-02-03 08:09
支持向量机
算法
机器学习
Scikit-learn提供了哪些机器学习算法以及如何使用Scikit-learn进行模型训练和评估
Scikit-learn支持的机器学习算法可以大致分为以下几类:分类算法:支持向量机(
SVM
)随机森林(RandomForest)逻辑回归(LogisticRegression)朴素贝叶斯
Java资深爱好者
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2025-02-02 14:20
机器学习
scikit-learn
算法
使用Scikit-learn实现支持向量机分类器
使用Scikit-learn实现支持向量机分类器引言支持向量机(SupportVectorMachine,
SVM
)是一种强大的监督学习算法,广泛应用于分类和回归任务。
清水白石008
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2025-02-02 03:06
python
Python题库
scikit-learn
支持向量机
python
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