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svm公式推导
CCF-CSP第27次认证第一题——如此编码【NA
公式推导
】
CCF-CSP第27次认证第一题——如此编码官网题目链接时间限制:1.0秒空间限制:512MiB下载题目目录(样例文件)题目背景某次测验后,顿顿老师在黑板上留下了一串数字23333便飘然而去。凝望着这个神秘数字,小P同学不禁陷入了沉思……题目描述已知某次测验包含n道单项选择题,其中第i题(1≤≤1≤i≤n)有ai个选项,正确选项为bi,满足≥2ai≥2且0≤<0≤bi<ai。比如说,ᵅ
CS战士plus
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2025-03-11 18:11
CCFCSP
#
第一题
ccfcsp
C++
学习
卡尔曼滤波算法从理论到实践:在STM32中的嵌入式实现
本文将从
公式推导
、代码实现、参数调试三个维度深入解析卡尔曼滤波,并给出基于STM32硬件的完整工程案例。一、卡尔曼滤波核心思想1.1什么是卡尔曼滤波?
DOMINICHZL
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2025-03-11 17:36
STM32
算法
stm32
嵌入式硬件
机器学习(Machine Learning)
《BriefHistoryofMachineLearning》介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机、神经网络、决策树、
SVM
、Ada
七指琴魔御清绝
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2025-03-11 14:42
大数据学习
深度学习和机器学习的差异
以支持向量机(
SVM
)为例,算法通过核函数将数据映射到高维空间,但特征提取完全依赖工程师的领域知识。这种"人工特征+浅层模型"的结构在面对复杂非线性关系时容易遭遇性能瓶颈。
The god of big data
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2025-03-10 16:28
教程
深度学习
机器学习
人工智能
python 支持向量机回归_深入浅出python机器学习---支持向量机
SVM
笔记0114-2020
题前故事:小D最近也交了一个女朋友,但是这个女孩好像非常情绪化,喜怒无常,让小D捉摸不透,小D女朋友的情绪完全不是“线性可分”的,于是小D想到了
SVM
算法,也就是大名鼎鼎的一一支持向量机。
weixin_39864387
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2025-03-10 13:04
python
支持向量机回归
【人工智能】随机森林的智慧:集成学习的理论与实践
本文深入探讨了随机森林的理论基础,包括决策树的构建、Bagging方法和特征随机选择机制,并通过LaTeX
公式推导
其偏差-方差分解和误差分析。
蒙娜丽宁
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2025-03-10 13:32
人工智能
人工智能
随机森林
集成学习
基于文本特征的微博谣言检测
本文将介绍如何基于文本特征,使用深度学习模型(如LSTM、CNN)和传统机器学习模型(如
SVM
)来实现微博谣言检测,并对这些模型的性能进行比较。
机器懒得学习
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2025-03-10 11:24
人工智能
大数据
图像处理
计算机视觉
支持向量机
SVM
简要介绍
那些我从来没有理解过的概念(1)下面是我在学习过程中遇到的对我很难理解的概念和我抄下来的笔记主要资料来源:《统计学习方法》,维基百科拉格朗日对偶问题是什么假设f(x),ci(x),hj(x)是定义在Rn上的连续可微函数,考虑以下最优化问题:$$\min_{x\inR^n}{f(x)}\c_i(x)\leq0,i=1,2,\dots,k\h_j(x)=0,j=1,2,\dots,l$$是一个凸优化问
_夜空的繁星_
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2025-03-10 06:16
机器学习
svm
支持向量机
拉格朗日对偶
机器学习
sklearn 支持向量机实践总结
转自http://www.cnblogs.com/pinard/p/6117515.html之前通过一个系列对支持向量机(以下简称
SVM
)算法的原理做了一个总结,本文从实践的角度对scikit-learn
SVM
可爱的红薯
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2025-03-10 06:15
python
sklearn
支持向量机
python
sklearn
支持向量机
支持向量机——
SVM
支持向量机支持向量机是一种经典的二分类模型,基本模型定义为特征空间中的最大间隔的线性分类器,其学习的优化目标便是间隔最大化,因此,支持向量机本身可以转换一个凸二次规划求解问题。函数间隔和几何间隔对于二分类学习,假设现在的数据是线性可分的,这时分类学习最基本的想法就是找到一个合理的超平面,该超平面能够将不同类别的样本分开,类似于二维平面使用ax+by+c=0ax+by+c=0ax+by+c=0来表示
big_matster
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2025-03-10 06:42
周志华机器学习
支持向量机
算法
数字识别项目
集成算法·Stacking·堆叠:很暴力,拿来一堆直接上(各种分类器都来了)·可以堆叠各种各样的分类器(KNN,
SVM
,RF等等)·分阶段:第一阶段得出各自结果,第二阶段再用前一阶段结果训练实现神经网络实例利用
不要天天开心
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2025-03-10 00:29
机器学习
人工智能
深度学习
算法
R语言 决策树、
svm
支持向量机、随机森林
本人正在学习R语言,想利用这个平台记录自己一些自己的学习情况,方便以后查找,也想分享出来提供一些资料给同样学习R语言的同学们。(如果内容有错误,欢迎大家批评指正)1.决策树我们使用的还是RStudio自带的数据集iris。#######################决策树模型install.packages("rpart")#安装库library("rpart")dt<-function(dat
别叫我名字20
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2025-03-09 01:08
R语言
决策树
支持向量机
r语言
看视频学习方法总结
目标拆解技术将视频内容分解为「核心概念」「操作步骤」「应用场景」三部分,提前标注重点(如:视频05:30处有关键
公式推导
)。场景化学习
长勺
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2025-03-08 19:29
学习方法
多独立样本秩检验:Kruskal-Wallis检验
本文将详细介绍多独立样本秩检验的核心方法——Kruskal-Wallis检验,包括其理论基础、
公式推导
、案例分析及Python实现。二、理论基础1.问题定义假设我们有kkk个独立样本
木子算法
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2025-03-07 11:12
非参数统计
非参数检验
概率论
统计
HHO优化
SVM
混合核(高斯核和Sigmoid核)回归预测
训练集-平均绝对误差(MAE):0.54544训练集-平均绝对误差百分比(MAPE):0.0011634训练集-均方根误差(RMSE):0.66571训练集-决定系数(R):0.95297测试集-平均绝对误差(MAE):0.31575测试集-平均绝对误差百分比(MAPE):0.00067398测试集-均方根误差(RMSE):0.39158测试集-决定系数(R):0.97566------HHO优化
WSY算法爱好者
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2025-03-06 23:27
支持向量机
回归
算法
56、深度学习-自学之路-自己搭建深度学习框架-17、关于为什么LSTM可以解决RNN的梯度爆炸和梯度消失的问题的解析。
我的话太苍白,你们可以去哔哩哔哩上搜索一个"大白话讲解LSTM长短期记忆网络如何缓解梯度消失,手把手
公式推导
反向传播”不仅仅解释了为什么,还把公式的推导也给了出来。讲的已经非常好了。
小宇爱
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2025-03-02 22:23
深度学习-自学之路
深度学习
rnn
lstm
存贮论模型案例与Matlab实现
涵盖
公式推导
、参数优化及结果分析,强调数学工具在库存决策中的应用价值。
青橘MATLAB学习
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2025-03-02 20:34
matlab
算法
开发语言
线性秩检验
本文将全方位深入剖析线性秩检验,涵盖其原理、
公式推导
以及实际案例应用,助力读者全面掌握这一重要的统计方法
木子算法
·
2025-03-02 11:20
非参数统计
数学建模
概率论
python代码实现支持神经网络对鸢尾花分类
1、导入支持向量机模型,划分数据集fromsklearnimportdatasetsfromsklearnimport
svm
iris=datasets.load_iris()iris_x=iris.datairis_y
邀_灼灼其华
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2025-03-02 09:00
机器学习及概率统计
python
神经网络
分类
sklearn
机器学习与深度学习资料
《BriefHistoryofMachineLearning》介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机、神经网络、决策树、
SVM
、Adaboost到随机森林、DeepLearning.
JasonDing1354
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2025-03-01 16:59
【Machine
Learning】
支持向量机(Support Vector Machine,
SVM
)详细解释(带示例)
在分类问题中,
SVM
的目标是找到一个最优的超平面,将不同类别的样本分隔开来,并且使得两类样本到该超平面的间隔最大。
浪九天
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2025-02-28 16:37
人工智能理论
支持向量机
算法
机器学习
基于Python实现的【机器学习】小项目教程案例
以下是一个基于Python实现的【机器学习】小项目教程案例,结合的经典案例与最佳实践,涵盖数据预处理、模型训练与评估全流程,并附详细代码说明与结果分析:案例1:鸢尾花分类(
SVM
算法)数据集:IrisDataset
xinxiyinhe
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2025-02-28 16:03
人工智能
github
python
机器学习
智能路径规划:从数学建模到算法优化的理论与实践
本文将系统构建路径规划的理论框架,通过数学
公式推导
核心算法原理,并结合MATLAB代码实现完整的技术闭环。二、路径规划的数学基础(一)状态空间建模路径规划的本质是在状
木子算法
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2025-02-28 00:59
人工智能
数学建模
数学建模
算法
人工智能
【Transforme-
SVM
多特征分类预测】基于Transforme-支持向量机多特征分类预测。(可做分类/回归/时序预测,具体私聊),可直接运行。matlab代码,2023b及其以上。1.运行
【Transforme-
SVM
多特征分类预测】基于Transforme-支持向量机多特征分类预测。(可做分类/回归/时序预测,具体私聊),可直接运行。matlab代码,2023b及其以上。
智能算法及其模型预测
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2025-02-27 14:31
支持向量机
分类
回归
通过Python编程语言实现“机器学习”小项目教程案例
以下为你提供一个使用Python实现简单机器学习项目的教程案例,此案例将使用鸢尾花数据集进行分类任务,运用经典的支持向量机(
SVM
)算法。
指尖下的技术
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2025-02-27 10:36
DeepSeek
python
机器学习
开发语言
支持向量机(
SVM
)简介与应用
2.
SVM
的基本原理3.核函数与
SVM
的扩展4.
SVM
的优势与挑战5.
SVM
的应用场景6.总结1.什么是支持向量机?
Jason_Orton
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2025-02-27 00:43
支持向量机
算法
机器学习
深度、机器学习算法
机器学习典型算法
SVM
(支持向量机):它通过寻找一个最优超平面来对数据进行分类。在二分类问题中,能找到一个平面(低维)或超平面(高维),使不同类别的数据点尽可能远地分布在超平面两侧。
yzx991013
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2025-02-26 20:40
机器学习
算法
人工智能
几何与向量方法推导两角和差公式
几何方法是用锐角三角函数推广到所有角,向量方法是运用点积与叉积,另外附上两角和差公式的另外形式[MENU]1.sin、cos的两角和差
公式推导
1.1几何方法1.2向量方法1.2.1点积推导cos两角和差公式
Halois
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2025-02-26 06:00
线性代数
平面几何
线性代数
几何学
支持向量机(Support Vector Machine,
SVM
)
支持向量机(SupportVectorMachine,简称
SVM
)是一种监督学习模型,主要用于分类和回归分析。
SVM
的基本思想是寻找一个决策边界或超平面,使得两类样本之间的间隔最大化。
不易撞的网名
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2025-02-25 23:15
支持向量机
算法
机器学习
支持向量机 (Support Vector Machine,
SVM
)
支持向量机(SupportVectorMachine,
SVM
)支持向量机(
SVM
)是一种广泛应用于分类、回归分析以及异常检测的监督学习算法。
数维学长986
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2025-02-25 22:38
支持向量机
算法
机器学习
领航者-跟随者编队算法 定义+特性+原理+公式+Python示例代码(带详细注释)
文章目录引言定义特性基本原理和
公式推导
基本原理
公式推导
运动模型领航者的控制跟随者的控制示例推导实现步骤和代码实现实现步骤Python代码实现(带详细注释)代码运行结果代码和图表说明应用案例优化和挑战优化挑战结论引言在现代科技的发展中
m0_74822999
·
2025-02-25 18:38
面试
学习路线
阿里巴巴
算法
python
开发语言
SVM
(支持向量机)原理及数学推导全过程详解
由于格式问题,为方便阅读,请点击下方链接访问原文点击此处访问原文点击此处访问原文点击此处访问原文点击此处访问原文关于
SVM
网上已经有很多很多的前辈有过讲解,这两天自己在网上看了看资料,结合前辈们的文章对
子木呀
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2025-02-24 02:59
支持向量机
人工智能
分类算法
SVM
【机器学习】支持向量机(
SVM
)详解:原理与优化
支持向量机(
SVM
)详解:原理与优化支持向量机(
SVM
)详解1.基本概念2.数学原理2.1线性可分情况2.2最优化问题2.3拉格朗日对偶问题2.4核函数技巧(KernelTrick)2.5非线性分类与支持向量
宸码
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2025-02-24 02:28
机器学习
模式识别
支持向量机
机器学习
算法
人工智能
数据挖掘
python
支持向量机
SVM
原理详解
SVM
原理详解1、超平面2、
SVM
原理1.问题定义2.分类决策得到约束条件3.最大化间隔4.优化目标3、凸优化问题1.原始优化问题优化目标约束条件2.拉格朗日乘子法3.拉格朗日函数分析4.求解对www和
handsomeboysk
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2025-02-24 02:57
支持向量机
机器学习
人工智能
【25年新算法】DOA-LS
SVM
梦境优化算法优化最小二乘支持向量机回归预测,DOA-LS
SVM
回归预测,多变量输入模型。梦境优化算法(DOA)-2025年3月SCI一区新算法,该算法结合了一个基
【25年新算法】DOA-LS
SVM
梦境优化算法优化最小二乘支持向量机回归预测,DOA-LS
SVM
回归预测,多变量输入模型。
智能算法及其模型预测
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2025-02-23 14:32
支持向量机
回归
算法
遗传算法 定义+特性+原理+公式+Python示例代码(带详细注释)
文章目录引言定义特性基本原理和
公式推导
基本原理
公式推导
实现步骤和代码实现实现步骤Python代码实现(带详细注释)应用案例优化和挑战结论引言遗传算法(GeneticAlgorithm,GA)是进化计算技术的一种
快乐的向某
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2025-02-22 03:18
python
机器学习
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算法
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
SVM
_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
sql
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
人工智能
深度学习
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
本文将从数学
公式推导
的角度出发系统阐述MUSIC算法
迎风打盹儿
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2025-02-20 19:33
阵列信号处理
MUSIC算法
DOA估计
阵列信号处理
信号子空间
噪声子空间
机器学习:支持向量机
通常的
SVM
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
支持向量机
机器学习
算法
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
公式推导
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
深度学习新浪潮
人工智能
深度学习
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机器学习
算法
deepseek
LSTM-
SVM
故障诊断 | 基于长短期记忆神经网络-支持向量机多特征分类预测/故障诊断Matlab代码实现
LSTM-
SVM
故障诊断|基于长短期记忆神经网络-支持向量机多特征分类预测/故障诊断Matlab代码实现完整代码私信回复LSTM-
SVM
故障诊断|基于长短期记忆神经网络-支持向量机多特征分类预测/故障诊断
机器学习之心
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2025-02-18 11:38
分类预测
神经网络
lstm
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
svm
sq0723
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2025-02-15 17:06
代码开发工具
集群环境搭建
IDEA
快捷键
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
svm
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
JAVA
java
开发语言
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、
SVM
、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
语言模型
【故障诊断】基于RIME-CNN-
SVM
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(matlab)
【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(matlab)文章目录【故障诊断】基于RIME-CNN-
SVM
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
RIME-CNN-SVM
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&
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2025-02-14 10:39
cnn
支持向量机
人工智能
matlab
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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
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