svm多分类

好莱坞大众情人——加里格兰特

人们对男人的好看有很多分类，比如英俊帅气，温文尔雅，高大魁梧，还有如今的丑帅。但是古往今来，以及国内外，定义一副好皮囊的标准却是一致的，五官完美，脸庞棱角分明，身姿挺拔。
柏青123·2024-01-13 17:52

【目标检测】评价指标：混淆矩阵概念及其计算方法(yolo源码)

多分类任务的混淆矩
初初初夏_·2024-01-13 15:07

nn.BCEWithLogitsLoss中weight参数和pos_weight参数的作用及用法

如果我们在做多分类任务，有些类比较重要，有些类不太重要，想要模型更加关注重要的类别，那么只需将比较重要的类所对应的w权重设置大一点，不太重要的类所对应
1z1·2024-01-13 12:58

【MATLAB】逐次变分模态分解SVMD信号分解算法

有意向获取代码，请转文末观看代码获取方式~1基本定义逐次变分模态分解（SequentialVariationalModeDecomposition，简称SVMD）是一种用于信号处理和数据分析的方法。
Lwcah·2024-01-13 07:57

启动elasticsearch报错：max virtual memory areas vm.max_map_count [65530] is too low, increase to at le...

1.错误信息：maxvirtualmemoryareasvm.max_map_count[65530]istoolow,increasetoatleast[262144]2.错误原因：elasticsearch
Movle·2024-01-13 06:28

Docker安装Elesticsearch7详细步骤

maxvirtualmemoryareasvm.max_map_count[65530]istoolow,increasetoatleast[262144]配置如下vi/etc/sysctl.confvm.max_map_count
Java高知社区·2024-01-13 03:16

Python 全栈体系【四阶】（十三）

第四章机器学习十六、模型评估与优化1.模型评估1.1性能度量1.1.1错误率与精度错误率和精度是分类问题中常用的性能度量指标，既适用于二分类任务，也适用于多分类任务。
柠檬小帽·2024-01-13 02:54

task 12 集成学习

importosimporttimeimportpandasaspdimportnumpyasnpimportseabornassnsfromsklearn.linear_modelimportLogisticRegressionfromsklearn.svmimportSVC
罐罐儿111·2024-01-12 19:37

深度学习剖根问底：Logistic回归和Softmax回归

Softmax回归以及线性回归都是基于线性模型，它们固定的非线性的基函数（basisfunction）的线性组合，形式如下：2．逻辑回归谈谈逻辑回归，Softmax回归，前者主要处理二分类问题，而后者处理多分类问题
BigCowPeking·2024-01-12 17:57

129基于matlab的粒子群算法、遗传算法、鲸鱼算法、改进鲸鱼算法优化最小二乘支持向量机（lssvm）的gam正则化参数和sig2RBF函数的参数

基于matlab的粒子群算法、遗传算法、鲸鱼算法、改进鲸鱼算法优化最小二乘支持向量机（lssvm）的gam正则化参数和sig2RBF函数的参数。输出适应度曲线，测试机和训练集准确率。
顶呱呱程序·2024-01-12 15:53

西瓜书第六章课后习题

6.2试使用LIBSVM，在西瓜数据集3.0α上分别用线性核和高斯核训练一个SVM，并比较其支持向量的差别。导入相应的包主体函数：设置参数，输出。
lammmya·2024-01-12 11:52

【Python机器学习】SVM——预处理数据

核SVM常用的缩放方法是将所有的特征缩放到0和1之间。
zhangbin_237·2024-01-12 09:05

【Python机器学习】SVM的优缺点

核支持向量机是非常强大的模型，SVM允许决策边界很复杂，即使数据只有几个特征。它在低维数据和高维数据上的表现都很好，但对样本个数的缩放表现不好。
zhangbin_237·2024-01-12 09:05

【Python机器学习】SVM——一些理论知识

向数据中添加非线性特征，可以让线性模型变得强大，但是通常来说我们不知道要添加哪些特征，而且添加许多特征的计算开销会很大。有一种技巧可以在更高维度中学习分类器，而不用实际计算可能非常大的新的数据表示，这种技巧叫做核技巧，它的原理是直接计算扩展特征表示中数据点的距离（内积），而不用实际对扩展进行计算。对于支持向量机，将数据映射到更高维空间中有两种办法：一种是多项式核，在一定阶数内计算原始特征的所有可能
zhangbin_237·2024-01-12 09:35

【Python机器学习】SVM——调参

下面是支持向量机一个二维二分类数据集的训练结果：importmglearnimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.svmimportSVCplt.rcParams
zhangbin_237·2024-01-12 09:31

频数表和列联表，以及进一步处理分析 -- R

1.如何统计分类变量的分布次数--频数表2.如何统计多分类变量的分布次数--频联表3.单个分类变量的分类结果是否满足理论分类结果--拟合优度问题4.多个分类变量的分类结果是否相关干扰--分类变量（多因素
All_Will_Be_Fine噻·2024-01-12 09:03

CS229 Week7 SVM

title:CS229Week7SVMdate:2017-03-2618:44:02categories:ML/CS229mathjax:truetags:[MachineLearning,CS229]
gb_QA_log·2024-01-12 03:09

深度学习（一）深层神经网络的搭建【附实例代码】

深层神经网络文章目录深层神经网络1.MNIST数据集2.多分类问题2.1softmax2.2交叉熵3.数据加载4.搭建网络并训练前面一篇我们简要介绍了神经网络的一些基本知识，同时也是示范了如何用神经网络构建一个复杂的非线性二分类器
AutoFerry·2024-01-12 00:03

回归预测 | Matlab基于SMA+WOA+SFO-LSSVM多输入单输出回归预测

回归预测|Matlab基于SMA+WOA+SFO-LSSVM多输入单输出回归预测目录回归预测|Matlab基于SMA+WOA+SFO-LSSVM多输入单输出回归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
机器学习之心·2024-01-11 22:40

Python3入门机器学习经典算法与应用——支持向量机SVM之点到直线的距离推导

支持向量机SVM之点到直线的距离点到直线的距离推导。
怪我冷i·2024-01-11 22:18

2019-08-21 SVM

AboutSVMimage.pngAboutthefirstone,itcannotbedescribedinalinearseparator.Butthefirstcircleandthesecondonearesimilarthingsifwechooseanotherwaytodescribeit
Sea_Shore·2024-01-11 19:34

【Python机器学习】SVM——线性模型与非线性特征

SVM（核支持向量机）是一种监督学习模型，是可以推广到更复杂模型的扩展，这些模型无法被输入空间的超平面定义。
zhangbin_237·2024-01-11 11:31

支持向量机（SVM）进行文本分类的Python简单示例实现

支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）是一种常用的机器学习算法，主要用于分类和回归问题。
ASS-ASH·2024-01-11 11:01

基于交叉验证和网格优化的SVM分类算法，SVM的详细原理，SVM工具箱使用说明

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完整代码和数据下载链接：基于交叉验证和网格优化的SVM分类算法，混淆矩阵图（代码完整，数据齐全）资源-
神经网络机器学习智能算法画图绘图·2024-01-11 11:00

查准率与查全率在自然语言处理中的核心概念与联系、核心概念和实践应用，如何使用朴素贝叶斯、SVM 和深度学习实现查准率和查全率的计算？

查准率与查全率在自然语言处理中的核心概念与联系、核心概念和实践应用，如何使用朴素贝叶斯、SVM和深度学习实现查准率和查全率的计算？
代码讲故事·2024-01-11 11:59

3万字机器学习笔记+总结(知识点全覆盖)

线性回归基本原理线性回归与逻辑回归（LR）的区别支持向量机（SVM）基本原理
搬砖成就梦想·2024-01-10 14:02

【机器学习】集成学习基础概念介绍

、1.个体与集成集成学习（ensemblelearning）通过构建的并结合多个学习器来完成学习任务，有时也被成为多分类器系统（multi-classifiersystem)、基于委员会的学习（committee-basedlearning
Avasla·2024-01-10 10:54

机器学习：自然语言处理介绍

常见的算法包括朴素贝叶斯、支持向量机（SVM）和深度学习模型。命名实体识别（NER）：NER是从文本中识别并分类命名实体（如人名、地名、组织名等）的任务
rubyw·2024-01-10 10:22

C2-3.3.4 One-hot编码

这时就提出了——One-hot编码二分类/多分类可以解决，那对于连续的数字呢？？？8.18.216.8817.2…这些表示体重，研究发现通过体重的判别，也是一个很有价值的分
帅翰GG·2024-01-10 06:13

IntelliJ IDEA 常用命令

IntelliJIDEA：1、psvm或main：生成main方法2、sout：生成System.out.println();3、注意：IDEA是自动保存的，不需要ctrl+s。
friendsu·2024-01-10 05:53

AI量化策略 篇一：方向综述

卷积神经网络(CNN)深度自回归网络（DeepAR）其他长短时记忆网络(LSTM)线性回归模型自回归模型（ARIMA,GARCH）随机森林（RandomForests）梯度提升决策树（GBDT）支持向量机（SVM
李小白杂货铺·2024-01-10 04:08

基于Python的货币识别技术实现

目录介绍本文的目的和意义货币识别技术的应用场景货币识别的基本原理图像处理技术在货币识别中的应用特征提取方法：SIFT、HOG等支持向量机（SVM）分类器的使用实现过程数据集的收集和预处理特征提取和训练分类器参考文献介绍本文的目的和意义本文的目的是介绍如何利用
摔跤猫子·2024-01-10 01:59

机器学习计算题——svm支持向量机

引入一点高中的线性规划，我在接下来的题目确实可以用这种思想计算，并且非常快得到答案。正文开始：例题1例题2
你若盛开，清风自来！·2024-01-09 23:39

HOG特征人体检测

它通过计算和统计局部区域的梯度方向直方图来构成特征，一般与SVM分类器结合用于目标的图像识别。
lingllllove·2024-01-09 23:23

Support Vector Machine 建模（基于三种数据集）

目录一、SVM对于Iris数据集的处理建模：二、SVM对于弯月数据集的处理建模：三、SVM对于directmarketingcampaigns(phonecalls)数据集的处理建模：SupportVectorMachine
取名真难.·2024-01-09 22:53

122基于matlab的CSO-SVM，BA-SVM模式识别模型

基于matlab的CSO-SVM，BA-SVM模式识别模型。优化SVM的两个参数晚上最佳参数确定。输出分类识别结果和准确率。数据可更换自己的，程序已调通，可直接运行。
顶呱呱程序·2024-01-09 20:03

July大神---SVM讲解

支持向量机通俗导论（理解SVM的三层境界）作者：July；致谢：pluskid、白石、JerryLead。出处：结构之法算法之道blog。
weixin_30819163·2024-01-09 15:51

面试：机器学习--支持向量机

支持向量机通俗导论（理解SVM的三层境界）前言动笔写这个支持向量机(supportvectormachine)是费了不少劲和困难的，原因很简单，一者这个东西本身就并不好懂，要深入学习和研究下去需花费不少时间和精力
u013713010·2024-01-09 15:19

机器学习 西瓜书 Day07 贝叶斯分类器（上）

同时，今天心情不错：）2018.5.16凌晨0:51不行了不行了，这一章感觉比SVM还烧脑，困了困了：(所以这一章分两天看吧。
皇家马德里主教练齐达内·2024-01-09 14:38

Spark中的二分类与多分类问题的解决

机器学习中的分类问题是数据科学中的一个重要领域，而在大数据环境中使用ApacheSpark来解决二分类和多分类问题可以更好地处理大规模数据。
晓之以理的喵~~·2024-01-09 11:00

05 第六章

间隔与支持向量支持向量机(SupportVectorMachine)是最常用的机器学习算法之一.首先我们从最简单的SVM开始回顾.假设一个特征空间中有若干二分类样本,且它们是线性可分的,那么在能够将其正确分类的无数个超平面中
罐罐儿111·2024-01-09 05:18

[ML] SVM

支持向量机（supportvectormachines，SVM）是一种二分类模型。它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器。SVM还包括核技巧，这使它成为实质上的非线性分类器。
原来是酱紫呀·2024-01-09 01:52

一句话总结卷积神经网络

和全连接神经网络一样，卷积神经网络是一个判别模型，它既可以用于分类问题，也可以用用于回归问题，并且支持多分类问题。
城市中迷途小书童·2024-01-09 00:48

Python 全栈体系【四阶】（十一）

在同一时期，SVM的出现，通过升维变换的方式解决了线性不可分问题。1998年，Yanl
柠檬小帽·2024-01-08 23:02

机器学习-基于支持向量机的分类预测（基础概念）

机器学习-基于支持向量机的分类预测（基础概念介绍）支持向量机超平面分类线方程：核函数核函数的作用常见的核函数案例支持向量机支持向量机（SupportVectorMachine,SVM）是一种对数据进行二分类的广义线性分类器
DMULLQ·2024-01-08 18:19

jupyter快速实现单标签及多标签多分类的文本分类BERT模型

jupyter实现pytorch版BERT（单标签分类版）nlp-notebooks/TextclassificationwithBERTinPyTorch.ipynb通过改写上述代码，实现多标签分类参考解决方案，我选择的解决方案是继承BertForSequenceClassification并改写，即将上述代码的ln[9]改为以下内容：fromtransformers.modeling_bert
xiyou__·2024-01-08 17:15

126基于matlab的孪生支持向量机（Twin support vector machine,TWSVM）是SVM的一种变形算法

基于matlab的孪生支持向量机（Twinsupportvectormachine,TWSVM）是SVM的一种变形算法。该采用WSVM进行二分类，程序已注释数据可更换自己的，程序已调通，可直接运行。
顶呱呱程序·2024-01-08 08:35

李沐-《动手学深度学习-02-目标检测

R-CNNa.算法步骤使用启发式搜索算法来选择锚框（选出多个锚框大小可能不一，需要使用Rolpooling）使用预训练好的模型（去掉分类层）对每个锚框进行特征抽取（如VGG,AlexNet…)训练一个SVM
叮咚Zz·2024-01-08 08:40

03. BI - 详解机器学习神器 XGBoost

学习总是一个循序渐进的过程，之前两节课的内容中，咱们去了解了LR和SVM在实际项目中是如何使用的，我给大家看了两个项目都是跟分类相关，一个是员工离职预测，一个是男女声音识别。
茶桁·2024-01-08 07:48

天池零基础入门数据挖掘-心跳信号分类预测（流程初试水）

entrance/531883/introduction题以心电图心跳信号数据为背景，要求选手根据心电图感应数据预测心跳信号所属类别，其中心跳信号对应正常病例以及受不同心律不齐和心肌梗塞影响的病例，这是一个多分类的问题
JadessLi·2024-01-08 01:49
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