svm核函数第5页

机器学习_常见算法比较模型效果(LR、KNN、SVM、NB、DT、RF、XGB、LGB、CAT)

文章目录KNNSVM朴素贝叶斯决策树随机森林KNN“近朱者赤，近墨者黑”可以说是KNN的工作原理。

you_are_my_sunshine*·2024-01-26 06:25

支持向量机(Support Vector Machines)（需要优化）

与逻辑回归和神经网络相比，支持向量机，或者简称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。

清☆茶·2024-01-26 06:24

基于k折交叉验证的支持向量机SVM的多分类预测,SVM的详细原理，SVM工具箱详解及注意事项

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SVM多分类预测，基于k折交叉验证的支持向量机SVM的多分类预测（代码完整

神经网络机器学习智能算法画图绘图·2024-01-26 06:52

docker安装Elasticsearch:6.x + Kibana:6.x

Elasticsearch之前,需要配置系统中的线程数,否则报以下的错误:#sysctlsettingsaredefinedthroughfilesin[1]:maxvirtualmemoryareasvm.max_map_count

Ozixue·2024-01-26 03:20

js逆向jsvmp篇某程算法还原（一）

提示！本文章仅供学习交流，严禁用于任何商业和非法用途，如有侵权，可联系本文作者删除！前言：本篇文章主要分析的是sent参数的算法还原，而sent参数是手机端网页版的参数，这篇文章其实写好有将近一年的时间了，不过因为某些原因，所以一直没有发文章，现在好久没有发过文章了，然后也感觉没啥可发的东西，就干脆发一下某程系列的吧，后面会依次把98k（浏览器指纹）、testab包括登录遇到的验证码相关的分析

时光亦不回首·2024-01-26 00:25

js逆向jsvmp篇某程算法还原（二）

提示！本文章仅供学习交流，严禁用于任何商业和非法用途，如有侵权，可联系本文作者删除！前言：前面分析过手机端网页版的sent参数，这一篇是分析的是PC端网页版的testab参数，其实当你看到这两个参数的时候，你会发现它们特征都是一样的，如果你还原过sent参数的算法，大概会想testab参数就是sent参数吧，就会拿sent参数的算法去试一下，然后会发现用不了，用不了就对了嘛，以为某程闹着玩呢，

时光亦不回首·2024-01-26 00:25

某书jsvmp算法还原X-S分析

七夕版x-s算法还原一个人一个人一个人孤零零孤零零孤零零写代码写代码写代码苦苦苦啊啊啊加密流程：x1,x2,x3,x4拼接进行base64>>base64进行加密得到乱码>>乱码取值运算得到payload>>payload和其他固定参数结合得到最终的base64X-S=XYW_+base64七夕版X-S加密点定位全局搜索"window._webmsxyw"，定位至一个main的js文件里面，在下方

吃兔999·2024-01-26 00:24

某jsvmp的分析过程

打开F12找到有a_bogus的请求链接找到可能是加密算法的就是，下断点原js保存到本地,并替换本地js，方便修改js有经验的伙伴肯定知道，这是jsvmp，里面有很多嵌套的循环，这里需要用到插桩法，就是把

shifuren·2024-01-26 00:23

基于中文垃圾短信数据集的经典文本分类算法实现

本文基于中文垃圾短信数据集，分别对比了朴素贝叶斯、逻辑回归、随机森林、SVM、LSTM、BiLSTM、BERT七种文本分类算法的垃圾短信分类效果。

fufufunny·2024-01-25 22:54

为什么KNN和SVM不需要像深度学习那样进行多次迭代训练？

2.SVM也是一种监督学习算法，总结（KNN、SVM和深度学习在本质上有以下区别：）KNN（K-NearestNeighbors）和SVM（SupportVectorMachine）与深度学习模型有不同的训练和优化方法

小桥流水---人工智能·2024-01-25 17:24

回归预测 | Matlab基于SSA-SVR麻雀算法优化支持向量机的数据多输入单输出回归预测

麻雀算法优化支持向量机的数据多输入单输出回归预测预测效果基本描述程序设计参考资料预测效果基本描述1.Matlab基于SSA-SVR麻雀算法优化支持向量机的数据多输入单输出回归预测（完整源码和数据）2.SSA选择最佳的SVM

机器学习之心·2024-01-25 16:57

大创项目推荐题目：基于深度学习的疲劳驾驶检测深度学习

文章目录0前言1课题背景2实现目标3当前市面上疲劳驾驶检测的方法4相关数据集5基于头部姿态的驾驶疲劳检测5.1如何确定疲劳状态5.2算法步骤5.3打瞌睡判断6基于CNN与SVM的疲劳检测方法6.1网络结构

laafeer·2024-01-25 14:59

【本科生机器学习】【北京航空航天大学】课题报告：支持向量机（Support Vector Machine, SVM）初步研究【上、原理部分】

说明：（1）、仅供个人学习使用；（2）、本科生学术水平有限，故不能保证全无科学性错误，本文仅作为该领域的学习参考。一、课程总结1、机器学习（MachineLearning,ML）的定义机器学习是人工智能的一个分支。人工智能的研究历史有着一条从以“推理”为重点，到以“知识”为重点，再到以“学习”为重点的自然、清晰的脉络。显然，机器学习是实现人工智能的一个途径，即以机器学习为手段解决人工智能中的问题。

不是AI·2024-01-25 10:06

机器学习 -- 支持向量机

支持向量机（SVM）是一种广泛应用于分类和回归问题的强大监督学习算法。就很适用于这种场景。概念支持向量（SupportVectors）在支持向量机（SVM）中，支持向量是非常核心的概念。

北堂飘霜·2024-01-25 07:56

Linux 60秒快速性能分析操作手册

BPFPerformanceTools》读书笔记整理，对原书提到的命令做了简单扩充博文内容涉及Linux60秒快速性能分析命令的简单说明以及指标解释：uptimedmesg|tail&&cat/var/log/messagesvmstat1mpstat-PALL1pidstat1iostat-xz1free-msar-nDEV1sar-ntcp

山河已无恙·2024-01-25 04:50

如何利用机器学习甄别淘宝优质店铺

转自|数据团学社，微信搜索metrodata_xuexi即可关注本文约2400字，阅读需要7分钟关键词：Pythonsklearn决策树KNN逻辑回归SVM本文讲述了使用python分别构建决策树、KNN

数智物语·2024-01-24 18:05

IDEA快捷键（全网最全详细图解）

1、提高代码编写速度快捷键功能ctrl+alt+space显示内容提示功能psvm快速键入main方法点sout快速打印shift+enter光标移动到下一行，新增加一行ctrl+Y删除光标所在行crtl

丁总学Java·2024-01-24 14:49

git的使用(idea中)

文章目录Git分布式版本控制工具1、目标2、概述2.1、开发中的实际场景2.2、版本控制器的方式2.3、SVM2.4、Git2.5、Git工作流程3、Git安装与常用命令3.1、Git环境配置3.1.1

林诺辞·2024-01-24 12:08

[PyTorch][chapter 11][李宏毅深度学习][Semi-supervised Learning]

Semi-supervisedLearningforGenerativeModellow-densitySeparationAssumptionEntropy-basedRegularizationsemi-supervisedSVMSmoothnessAssumptio

明朝百晓生·2024-01-24 07:46

机器学习期末复习总结笔记（李航统计学习方法）

文章目录模型复杂度高---过拟合分类与回归有监督、无监督、半监督正则化生成模型和判别模型感知机KNN朴素贝叶斯决策树SVMAdaboost聚类风险PCA深度学习范数计算梯度下降与随机梯度下降SGD线性回归逻辑回归最大熵模型适用性讨论模型复杂度高

在半岛铁盒里·2024-01-24 01:01

机器学习实验3——支持向量机分类鸢尾花

文章目录实验内容数据预处理代码认识数据相关性分析径向可视化各个特征之间的关系图支持向量机SVM求解直觉理解：数学推导代码运行结果总结实验内容基于鸢尾花数据集，完成关于支持向量机的分类模型训练、测试与评估

在半岛铁盒里·2024-01-24 01:00

java基础之语法

建议还是自己配置一下“path”、“JAVA_HOME”3、IDEA常用快捷键main/psvm、sout、…快捷键进入相关代码Ctrl+D复制当

Afison·2024-01-23 19:49

GraphicsMagick 的 OpenCL 开发记录（十五）

文章目录在核函数中使用`GraphicsMagick`的计算代码在核函数中使用GraphicsMagick的计算代码因为OpenCL不支持传递函数指针，所以增加了过滤函数的类型参数进行传参，涉及了一系列函数调用的参数修改

遍地是牛·2024-01-23 12:22

【机器学习：异常值检测】新颖性和异常值检测

【机器学习：异常值检测】新颖性和异常值检测异常值检测方法概述新颖性检测纵向扩展单类SVM异常值检测拟合椭圆包络隔离林局部异常因子使用局部异常因子进行新颖性检测许多应用程序需要能够确定新观测值是属于与现有观测值相同的分布

jcfszxc·2024-01-23 09:58

【本科生机器学习】【Python】【北京航空航天大学】课题报告：支持向量机（Support Vector Machine, SVM）初步研究【下、实验部分（二）】）

实验原理部分见【上、原理部分】实验一~实验三见【中、实验部分（一）】实验内容（及结论）四、实验四1、实验描述：非线性SVM分类。

不是AI·2024-01-23 08:02

【本科生机器学习】【Python】【北京航空航天大学】课题报告：支持向量机（Support Vector Machine，SVM）初步研究【中、实验部分（一）】

说明：（1）、仅供个人学习使用；（2）、本科生学术水平有限，故不能保证全无科学性错误，本文仅作为该领域的学习参考。实验原理部分见【上、原理部分】。实验内容（及结论）一、实验一1、实验描述：仅基于花瓣宽度这一个特征，训练一个逻辑斯谛分类器来检测维吉尼亚鸢尾花。2、实验主要步骤：（1）、数据预处理流程：加载数据：iris=datasets.load_iris()建立训练集：X=iris[“data”]

不是AI·2024-01-23 08:31

为什么高斯核可以将任意的数据映射为线性可分

好在引入了核函数的概念，可较好的解决该问题定义：计算两个向量在隐式映射过后的空间中的内积的函数叫做核函数(KernelFunction)典型的核函数：高斯核，这个核就是最开始提到过的会将原始空间映射为无穷维空间

Andy_Ren·2024-01-23 07:43

竞赛保研机器视觉的试卷批改系统 - opencv python 视觉识别

项目背景2项目目的3系统设计3.1目标对象3.2系统架构3.3软件设计方案4图像预处理4.1灰度二值化4.2形态学处理4.3算式提取4.4倾斜校正4.5字符分割5字符识别5.1支持向量机原理5.2基于SVM

iuerfee·2024-01-23 06:43

【Linux驱动】休眠与唤醒 | POLL机制 | 异步通知 | 阻塞与非阻塞 | 软件定时器

目录休眠与唤醒内核函数驱动框架及编程POLL机制驱动编程应用编程异步通知驱动编程应用编程阻塞与非阻塞应用编程驱动编程定时器定时器消抖总结休眠与唤醒在前面讲解按键驱动时，本喵提到过休眠唤醒的按键驱动方式：

一只大喵咪1201·2024-01-23 05:07

ElasticSearch启动报错，bootstrap checks failed解决方案

elasticsearch.yml增加network.host:0.0.0.0启动失败，检查没有通过，报错:"""ERROR:[2]bootstrapchecksfailed[1]:maxvirtualmemoryareasvm.max_map_count

Liuzz25·2024-01-23 05:34

机器学习实验报告- SVM算法

目录一、算法介绍1.1算法背景1.2算法引入1.3算法假设1.4算法原理1.5算法实现步骤二、算法关键点2.1核函数选择2.2支持向量的选取2.3间隔最大化三、算法公式推导3.1关键概念和方法介绍3.2

长安er·2024-01-22 20:20

支持向量机-sklearn.svm

一、学习SVC()类的主要参数和属性1、svm.SVC类的主要参数含义参数含义C浮点数，默认为1.0，表示误差项惩罚参数。

G_瑞琴·2024-01-22 18:36

sklearn学习1----sklearn.SVM.SVC

1、SVM有两种作用：分类和回归，分类是用SVC，回归用SVR。2、SVC：（中文官网）重点在svm.SVC()，fit(X,Y)，以及SVC中的参数。

weixin_30551947·2024-01-22 18:06

第七章：支持向量机SVM：1. sklearn.svm.SVC 1.1 代码 2.核函数 3.软间隔

SVM一、支持向量机SVM1.sklearn.svm.SVC1.1代码2.核函数3.软间隔一、支持向量机SVM主要是寻找决策边界。第二层：类：1.sklearn.svm.SVC例如，svm将两类分开。

qq_53982314·2024-01-22 18:06

sklearn.svm.SVC 参数说明

sklearn中的SVC函数本身这个函数也是基于libsvm实现的，所以在参数设置上有很多相似的地方。（PS:libsvm中的二次规划问题的解决算法是SMO）。

人鱼线·2024-01-22 18:36

sklearn.svm.SVC 支持向量机-简介

sklearn.svm.SVC是Scikit-learn（一个常用的机器学习库）中的一个类，用于支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）算法中的分类任务。

我有明珠一颗·2024-01-22 18:03

语音情感识别基本原理及应用场景-python（课设报告）

目录摘要一语音情感识别的基本原理语音信号的特征提取情感状态的分类和识别积极情感消极情感中性情感语音情感识别的算法和模型卷积神经网络（CNN）长短期记忆网络（LSTM）决策树（DecisionTree）支持向量机（SVM

励志吃菊猫的咸鱼·2024-01-22 17:25

python语音情感分类（训练过程+预测）

1.SVMimportlibrosaimportosfromrandomimportshuffleimportnumpyasnpfromsklearnimportsvmimportjoblibimportsklearn

小孔不爱coding·2024-01-22 17:25

sklearn-9模型持久化

可以使用python自带的pickle模块保存和加载模型，下面是用SVM做iris数据集分类的例子。

ltochange·2024-01-22 16:59

SVM+HOG 之牛奶盒检测（一、SVM）

这篇主要讲SVM理论。SVM即为SupportVectorMachine，支持向量机，是一种很有意思的算法，它的目的是在数据中获得一个超平面，将数据分开。

SIENTIST·2024-01-22 15:50

IDEA的常用快捷键

-----------自动代码--------常用的有fori/sout/psvm+Tab即可生成循环、System.out、main方法等boilerplate样板代码例如要输入for(Useruser

尘埃里的玄·2024-01-22 14:59

OpenCvSharp 通道拆分、空间转换

BGR转灰度图Matdst=newMat();Cv2.CvtColor(src,dst,ColorConversionCodes.BGR2GRAY);Cv2.ImShow("",dst);//BGR转HSVMa

C# 学习者·2024-01-22 11:36

基于 GPT 和 Qdrant DB 向量数据库，我构建了一个电影推荐系统

传统推荐系统随着支持向量机（SVM）等机器学习算法的发展，引入transf

Python算法实战·2024-01-22 10:00

《机器学习》客户流失判断-python实现

实现读取数据并初步了解导入宏包读取数据查看数据类型检查缺失值描述性统计分析可视化分析用户流失分析特征分析任期年数与客户流失的关系：服务类属性分析特征相关性分析数据预处理类别编码转换划分训练数据与测试数据归一化处理模型建立逻辑回归支持向量机（SVM

汐ya~·2024-01-22 09:44

Java基础必备知识点——从零开始

编程软件：IDEAIDEA编辑常用快捷键快捷键一：psvm或main——用来快速写一个main函数快捷键二：sout——用来快速写一个println函数快捷键三：fori——用来快速写一个for循环快捷键四

Java之弟·2024-01-22 05:56

Zip-List·2024-01-22 00:58

工作小记 cv-cuda使用

最近要实现RGB相关cuda算子的功能，最终通过自己手写核函数实现。

Zip-List·2024-01-22 00:26

如何在idea中快捷地敲出public static void main(String[] args)

输入psvm再按tab键完成同样还有其他的一些快捷方式，可以使用Ctrl+j查看除此之外，还有一些其他的快捷键，可以更方便的使用idea。链接见：IntelliJIDEA常用快捷键一览表

baiqi0071·2024-01-22 00:49

[CUDA 学习笔记] CUDA kernel 的 grid_size 和 block_size 选择

CUDAkernel的grid_size和block_size选择核函数执行配置ExecutionConfigurationcuda_kernel>>(...)Dg:grid的维度和大小(grid_size

PeakCrosser·2024-01-21 14:58

回归预测 | Matlab基于ABC-SVR人工蜂群算法优化支持向量机的数据多输入单输出回归预测

人工蜂群算法优化支持向量机的数据多输入单输出回归预测预测效果基本描述程序设计参考资料预测效果基本描述1.Matlab基于ABC-SVR人工蜂群算法优化支持向量机的数据多输入单输出回归预测（完整源码和数据）2.ABC选择最佳的SVM

机器学习之心·2024-01-21 14:54

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