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svm多分类
机器学习——线性模型之Softmax回归
问:Softmax回归模型是一种典型处理
多分类
任务的非线性分类模型答:错误。Softmax回归是线性分类模型。
肉肉肉肉肉肉~丸子
·
2023-04-18 08:38
机器学习
机器学习
人工智能
深度学习
机器学习与深度学习——通过
SVM
线性支持向量机分类鸢尾花数据集iris求出错误率并可视化
通过
SVM
线性支持向量机分类鸢尾花数据集iris求出错误率并可视化Iris鸢尾花数据集是一个经典数据集,在统计学
星川皆无恙
·
2023-04-18 01:02
大数据
人工智能
机器学习与深度学习
机器学习
支持向量机
分类
大数据
人工智能
python机器学习决策树和
SVM
向量机算法实现红酒分类
1、红酒数据介绍经典的红酒分类数据集是指UCI机器学习库中的Wine数据集。该数据集包含178个样本,每个样本有13个特征,可以用于分类任务。具体每个字段的含义如下:alcohol:酒精含量百分比malic_acid:苹果酸含量(克/升)ash:灰分含量(克/升)alcalinity_of_ash:灰分碱度(以mEq/L为单位)magnesium:镁含量(毫克/升)total_phenols:总酚
申子辰林
·
2023-04-18 01:57
AI人工智能
机器学习
Python
机器学习
python
算法
支持向量机
决策树
线性回归算法梳理
目录1、机器学习基本概念2、线性回归原理3、优化方法4、线性回归的评估指标5、sklearn参数详解1、机器学习基本概念监督学习:KNN、线性回归、逻辑回归、
SVM
、决策树和随机森林、神经网络无监督学习
pandawang830
·
2023-04-18 00:24
机器学习
线性回归
机械学习模型训练常用代码(随机森林、聚类、逻辑回归、
svm
、线性回归、lasso回归,岭回归)
一、数据处理(特征工程)更多pandas操作请参考添加链接描述pandas对于文件数据基本操作导入的包sklearnpip3install--index-urlhttps://pypi.douban.com/simplescikit-learn缺失值处理#缺失值查看df.replace('NaN',np.nan,inplace=True)#将数据中一些None替换为NULLdf.isnull().
南师大蒜阿熏呀
·
2023-04-18 00:49
回归
随机森林
聚类
60. hog+
svm
小狮子识别
#样本训练预测test#样本pos:neg=1:2或1:3#步骤:1参数2hog3
svm
4computehog5label6train7pred8drawimportcv2importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt
十里江城
·
2023-04-18 00:54
机器学习入门实践--线性模型-
多分类
问题(python)
线性模型-
多分类
问题的理论分析只有二分类是完全不够用的,因此需要其他的算法来解决
多分类
问题。
永远鲜红の幼月
·
2023-04-17 23:11
机器学习入门实践
python
分类算法
过拟合原因和方法
线性回归,logistic回归:减少特征,设置正则项;
SVM
:引入松弛变量,调节惩罚因子C(越大越容易
闫阿佳
·
2023-04-17 23:04
现代机器学习断层识别实战——
SVM
(附程序)
SVM
是支持向量机(SupportVectorMachine)的简称,对于解决小样本、非线性、高维的模式识别问题有很多特有的优势。
科技州与数据州
·
2023-04-17 22:39
Softmax回归——事实上是一个分类问题
文章目录回归vs分类从回归到
多分类
均方损失无校验比例校验比例Softmax和交叉熵损失总结回归vs分类回归:估计一个连续值分类:预测一个类别从回归到
多分类
分类问题从回归的单输出变成了多输出,输出的个数等于类别的数量
富有一文
·
2023-04-17 22:15
#
动手学深度学习
分类
机器学习
Softmax回归
多分类问题
机器学习实战:Python基于支持向量机
SVM
-RFE进行分类预测(三)
文章目录1前言1.1支持向量机的介绍1.2支持向量机的应用2demo数据集演示2.1导入函数2.2构建数据集拟合2.3预测模型及可视化3实例演示分类(非
SVM
)3.1导入函数和数据3.2简单线性分类3.3
Bioinfo Guy
·
2023-04-17 20:21
机器学习
Python
机器学习
支持向量机
python
pytorch----Target 2 is out of bounds
问题:
多分类
网络加了两层全连接后最后输出1类,计算loss时报错TargetNisoutofbounds其中的N是正在处理的数据输入的标签,即第几类,是一个[0,类数-1]的整数,最后输出1类与输入的target
后悔大鲨鱼
·
2023-04-17 17:22
pytorch
Error
python
深度学习
支持向量机
SVM
——原理及相关数学推导 系列一
(二)线性可分的
SVM
基本原理因为下面
7NIC7
·
2023-04-17 16:32
【深度学习】
多分类
问题和多标签分类问题
上一章——激活函数文章目录什么是
多分类
问题Softmax贝叶斯公式softmax的损失函数多标签分类问题什么是
多分类
问题在之前的课程中,我们学习了二分问题,二分问题中的所有数据会被分类为0和1(或者Ture
milu_ELK
·
2023-04-17 13:30
吴恩达机器学习课程
深度学习
分类
机器学习
SVM
分类器代码
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
污浊的双黑
·
2023-04-17 12:01
支持向量机
蓝桥杯
算法
线性分类算法:逻辑回归和Softmax回归
逻辑回归概述:1.2逻辑回归的作用与Sigmoid函数:1.2.1Sigmoid函数作用1.3指数族分布1.4逻辑回归的损失函数1.5逻辑回归如何求解得到最优解模型方法1.6逻辑回归鸢尾花分类1.7逻辑回归做
多分类
零点呀
·
2023-04-17 08:49
机器学习
逻辑回归
分类
IDEA新手入门常用快捷键,方便软件构造
1.Ctrl+o快速找方法2.Alt+EnTER对这个代码快速智能补全trycatch对这个快速加入要写的接口方法show3.使用Ctrl+/,添加行注释4.输入p
svm
+按Tab,自动生成voidmain
Fars
·
2023-04-17 08:19
intellij-idea
java
intellij
idea
LIM
SVM
python接口使用说明(2)
3.
SVM
分类步骤importsysimportosfromsubprocessimport*from
svm
utilimport*fromgridimport*3.1读取或创建LIB
SVM
格式数据创建数据
Banach_J
·
2023-04-17 06:49
Focal Loss的理解以及在
多分类
任务上的使用(Pytorch)
最近在做遥感影像分割,涉及到多个类别,建筑、道路、水体、植被、耕地等等。发现各类别之间占比特别不均衡,会影响最终精度,尝试过使用加权交叉熵,权重计算参考《中值频率平衡:图像分割中计算类别权重的方法》,精度有所提升,但是还是不能满足要求,后来就想试试FocalLoss,发现效果提升明显,这里也从头梳理一下FocalLoss。个人觉的要真正理解FocalLoss,有三个关键点需要清楚,分别对应基础公式
GHZhao_GIS_RS
·
2023-04-16 22:23
深度学习
focal
loss
损失函数
深度学习
选择线性
SVM
、优化超参数的
SVM
、优化的决策树、集成学习-提升树、优化的集成学习模型;
2023美赛Y题思路如下:1.题目分析:首先由于二手帆船领域的专业性,相关数据信息的获取比较难,可以参考二手领域其他产品(二手车、二手房)的定价原理等信息来构建建模思路。其次,数据预处理方面,对缺失值的处理常用方法包括:最近邻算法、拉格朗日插值处理、三次卷积等。2.思路分析:定价模型在往常国赛出现过,可以用作思路参考。本题难度系数较大,核心是构建二手帆船定价模型,第一步我们可以搜集更多二手帆船领域
ZHAIOJK
·
2023-04-16 18:38
python
matlab
python中predict函数和score函数的区别_sklearn库中.score()和.predict之间的区别?
我使用sklearn库实例化了一个SVC对象,代码如下:clf=
svm
.SVC(kernel='linear',C=1,cache_size=1000,max_iter=-1,verbose=True)
weixin_40001309
·
2023-04-16 16:02
SVM
进行乳腺癌预测
importmatplotlibimportpandasaspdimportseabornassnsimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearnimport
svm
fromsklearn.preprocessingimportStandardScalerim
圆脸脸lxj
·
2023-04-16 15:17
Python
机器学习
(三)
SVM
项目-乳腺癌预测
今天继续练习
SVM
的使用,打算明天过一遍算法推导,这之前还是多做项目,熟悉使用方法。
陈菜菜想当生信工程师!
·
2023-04-16 15:43
机器学习项目
机器学习
svm
记录踩过的坑-sklearn
目录安装使用逻辑回归报错:STOP:TOTALNO.ofITERATIONSREACHEDLIMIT.内置的MNIST数据集sklearn中的
svm
sklearn中的
svm
训练太慢安装pipinstallscikit-learn
天边一坨浮云
·
2023-04-16 12:09
机器学习方法和技术
sklearn
机器学习
python
机器学习系列(三十四)——支撑向量回归(SVR)
本篇主要内容:SVR
SVM
解决回归问题前面我们说过
SVM
不只可以解决分类问题,也可以解决回归问题,现在就简要叙述下
SVM
如何解决回归问题。
Ice_spring
·
2023-04-16 09:16
【工程实践】解决Xgboost做
多分类
任务出现Check failed: preds.Size() == info.labels.Size()错误
1.问题描述在使用Xgboost做
多分类
任务时,出现Checkfailed:preds.Size()==info.labels.Size()的错误。
DonngZH
·
2023-04-16 06:39
分类
python
xgboost
sklearn中的
SVM
SVM
真的是很复杂的算法,原本以为原理看懂了实现就会很简单,然而事实并不是这样sklearn中对于支持向量机提供了很多模型:LinearSVC,LinearSVR,NuSVC,NuSVR,SVC,SVR
twilight0402
·
2023-04-16 06:05
机器学习
sklearn
支持向量机
SVM
人工智能复习0
1.3机器学习分类监督学习有标签--分类==二分类==
多分类
==多标签分类==多输出分类--回归半监督学习部分有标签无监督学习无标签迁移学习解决类似
吴邪_TicktW
·
2023-04-16 01:40
基于支持向量机
SVM
的脑部肿瘤识别,脑电波样本熵提取
目录支持向量机
SVM
的详细原理
SVM
的定义
SVM
理论Lib
svm
工具箱详解简介参数说明易错及常见问题
SVM
应用实例,基于
SVM
的的脑部肿瘤识别分类预测代码结果分析展望支持向量机
SVM
的详细原理
SVM
的定义支持向量机
神经网络机器学习智能算法画图绘图
·
2023-04-15 21:49
支持向量机SVM
支持向量机
机器学习
算法
matlab
基于小波分解+深度信念网络DBN的脑电信号分类识别
DBN神经网络的定义受限玻尔兹曼机(RBM)DBN的脑电信号分类识别基本结构主要参数数据MATALB代码结果图展望背影DBN是一种深度学习神经网络,拥有提取特征,非监督学习的能力,本文用DBN提取特征,用
SVM
神经网络机器学习智能算法画图绘图
·
2023-04-15 21:48
DBN深度信念网络及改进
分类
机器学习
深度学习
matlab
人工智能
标准化与归一化 with Scikit-learn
同时,在机器学习算法的目标函数(例如
SVM
的RBF内核或线性模型的L1和L2正则化),许多目标函数的基础都是假设所有的特征都是零均值并且具有同一阶数上的方差。
uglybachelor
·
2023-04-15 19:24
linux kvm系统,Linux 下KVM安装
Linux下KVM安装[日期:2012-12-18]来源:Linux社区作者:wujingfeng[字体:大中小]第一、看看cpu是否支持kvmgrep-E-o'vmx|
svm
'/proc/cpuinfo
瞻云云
·
2023-04-15 17:31
linux
kvm系统
使用
svm
训练mist数据集
1.
SVM
对象的创建和训练1.1创建
svm
Ptr
svm
=ml::
SVM
::create();1.2
svm
参数设置//设置
SVM
参数
svm
->setType(ml::
SVM
::C_SVC);
svm
->setKernel
weixin_50862344
·
2023-04-15 15:37
支持向量机
算法
机器学习
第四章 word2vec 的高速化
目录4.1word2vec的改进①4.1.1Embedding层4.1.2Embedding层的实现4.2word2vec的改进②4.2.1中间层之后的计算问题4.2.2从
多分类
到二分类4.2.3sigmoid
路哞哞
·
2023-04-15 14:53
自然语言处理
word2vec
机器学习
人工智能
百面机器学习--Hulu
以下内容为转发Hulu公众号的链接,更全内容可查看书籍0序1模型评估2
SVM
模型3优化简介4采样5余弦距离6PCA算法7非监督学习算法与评估8强化学习(一),强化学习(二)9循环神经网络10LSTM11Seq2Seq12
ouchaochao
·
2023-04-15 11:44
Sigmoid和Softmax的区别和联系
目录1、公式1.1Softmax1.2Sigmoid2、区别3、以二分类为例4、代码验证4.1二分类4.2
多分类
(以十分类为例)5、总结1、公式1.1Softmax SoftmaxSoftmaxSoftmax
晓shuo
·
2023-04-15 08:42
python
机器学习
开发语言
机器学习-DUAL+Kernel
SVM
-2020-01-13
RECAP:在hard-
SVM
里介绍,
SVM
的目标是:DUAL-
SVM
的初衷:这里介绍的是Hard-
SVM
,hard的意思就是线性可分,linear。
小P_22fc
·
2023-04-15 07:28
python库-jieba安装(很多库都可以这样安装)
经过尝试安装cv2,lib
svm
等多个库失败后,我力挺手动安装。换源可以看我
扶我起来继续学习
·
2023-04-15 04:46
深度学习
tensorflow
机器学习
数据挖掘
神经网络
算法岗面试问题总结(一)
文章目录1.回归可以设置
SVM
?2.核函数特点,
SVM
线性不可分怎么办?3.说一说Xgboost和lightGBM的区别是什么?
小栈闲客
·
2023-04-15 02:35
python
算法
信息与通信
python
机器学习面试
机器学习面试1机器学习面试机器学习面试1.1LR线性回归1.1.1线性回归/广义线性回归1.1.2logisticsregression对数几率回归1.1.3感知机1.2
SVM
1.2.1
SVM
支持向量机
27878678678
·
2023-04-15 01:32
#
机器学习
机器学习
人工智能
算法
李宏毅机器学习(六)分类
对应课程视频有点小跳跃,因为课堂上2节视频是用游戏展示梯度下降找最低点示范,感觉没啥说的了常见的分类,如根据一个人的收入,储蓄,职业,年龄等判断是否给与贷款,(2分类)根据病人的各种检查指标,确定病人有哪种疾病(
多分类
ca8519be679b
·
2023-04-15 00:10
cs231n作业:Assignment1-
SVM
加载数据集#LoadtherawCIFAR-10data.cifar10_dir='cs231n/datasets/cifar-10-batches-py'X_train,y_train,X_test,y_test=load_CIFAR10(cifar10_dir)#Asasanitycheck,weprintoutthesizeofthetrainingandtestdata.print('Tr
Diane小山
·
2023-04-14 17:31
SVM
、正则化,归一化及参数的选择
正则化(Regularization)、归一化(也有称为正规化/标准化,Normalization)是对数据尽心预处理的方式,他们的目的都是为了让数据更便于我们的计算或获得更加泛化的结果,但并不改变问题的本质,下面对他们的作用分别做一下科普,如有不正确之处,求指正!前言需要注意的是,这些名词在不同的领域含义也有点区别,这里仅仅指的是在进行机器学习研究的时候所使用的意义。一、正则化(Regulari
WolframAlpha
·
2023-04-14 10:10
机器学习
SVM
归一化
正则化
SVM
算法相关推导[四]——带L1正则项的软间隔
SVM
但是有的时候可能由于数据的问题使得数据并不是完全可分,这时候我们需要对
SVM
做一点修改,使得它可以接受部分不可分的数据。
xingzhe2001
·
2023-04-14 10:10
机器学习
SVM
机器学习:
SVM
、软间隔、随机梯度下降
SVM
线性算法
文章目录
SVM
目标函数
SVM
目标函数推导函数间隔:几何间隔:软间隔、松弛HingeLoss和软间隔随机梯度下降算法线性
SVM
的算法描述:线性
SVM
算法实现:
SVM
目标函数
SVM
目标函数推导函数间隔:几何间隔
萤火虫之暮
·
2023-04-14 10:10
python
算法
机器学习
机器学习
SVM
软间隔
随机梯度下降
SVM
支持向量机系列理论(七) 线性支持向量机与L2正则化 Platt模型
7.1软间隔
SVM
等价于最小化L2正则的合页损失上一篇说到,ξiξi表示偏离边界的度量,若样本点(xi,yi)(xi,yi)满足约束时,则ξi=0ξi=0,当不满足约束时,ξi=1−yi(w⋅xi+b)
知了不知蝉鸣惊
·
2023-04-14 10:37
SVM支持向量机系列理论
Scikit-learn实例之理解
SVM
正则化系数C
前言
SVM
比较详细的介绍可以参考:支持向量机
SVM
首先简要回顾一下
SVM
算法:如下图所示,寻找一个超平面划分数据,使得两类数据到超平面的距离均大余等于1/||w||。
Timmy_Y
·
2023-04-14 10:36
机器学习
Python
机器学习笔记
scikit-learn
机器学习
SVM
正则化系数
python
2-5.2 经典机器学习算法-
SVM
算法优缺点、超参数调节、核函数选择、软硬间隔的推导过程
1、
SVM
算法的优缺点2、
SVM
的超参数C如何调节3、
SVM
核函数如何选择4、简述
SVM
硬间隔推导过程5、简述
SVM
软间隔推导过程1、
SVM
算法的优缺点优点:(1)可以解决高维特征的分类和回归问题(2)
沉睡的小卡比兽
·
2023-04-14 10:36
AI基础知识
支持向量机
SVM
SVM硬间隔
SVM软间隔
核函数
牛客网算法八股刷题系列(七)正则化(软间隔
SVM
再回首)
牛客网算法八股刷题系列——正则化[软间隔
SVM
再回首]题目描述正确答案:C\mathcalCC题目解析开端:关于函数间隔问题解释的补充软间隔
SVM
\text{
SVM
}
SVM
Hinge\text{Hinge
静静的喝酒
·
2023-04-14 10:34
算法八股查漏补缺
支持向量机
经验风险最小化
结构风险最小化
合页损失函数
正则化
机器学习实战-支持向量机原理、Python实现和可视化(分类)
支持向量机(
SVM
)广泛应用于模式分类和非线性回归领域。
SVM
算法的原始形式由VladimirN.Vapnik和AlexeyYa提出。自从那以后,
SVM
已经被巨大地改变以成功地用于许多现实世界问题。
statr
·
2023-04-14 07:45
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