svm

【分布式系统】前言

现在的心得如下：不知道啥时候能破解哈～～内容包括部分6.824+读的论文+DDIA：DDIAmapreduceGFSVMwareFTRaftzookeeperchainreplication（CR）和CRAQtime
kkzz1x·2023-08-25 07:29

opencv 水果识别+UI界面识别系统，可训练自定义的水果数据集

目录一、实现和完整UI视频效果展示主界面：测试图片结果界面：自定义图片结果界面：二、原理介绍：图像预处理HOG特征提取算法数据准备SVM支持向量机算法预测和评估完整演示视频：完整代码链接一、实现和完整UI
QTreeY123·2023-08-25 07:45

分类预测 | MATLAB实现MIV-SVM的平均影响值MIV算法结合支持向量机分类预测

分类预测|MATLAB实现MIV-SVM的平均影响值MIV算法结合支持向量机分类预测目录分类预测|MATLAB实现MIV-SVM的平均影响值MIV算法结合支持向量机分类预测分类效果基本介绍程序设计参考资料分类效果基本介绍先利用平均影响值
机器学习之心·2023-08-25 06:34

2018-05-30交易日志

一、量化模拟盘运行状况SVM预测----家里网络出现问题，在公司没注意，缺少部分数据预测准确率：41%买入卖出共成交：4笔盈亏：0二、手工模拟盘运行情况早上偷懒没起来，就中午操作了一笔。
007刚下班·2023-08-25 03:12

序列最小优化算法实现(Sequential Minimal Optimization)

项目地址：https://github.com/Daya-Jin/ML_for_learner/blob/master/svm/SMO.ipynb原博客：https://daya-jin.github.io
d518a9b6ae51·2023-08-25 02:46

Ubuntu 20.04.5离线安装

3、离线安装java服务需要的依赖gcc以及make下载gcc以及make的离线安装包gcc链接:https://pan.baidu.com/s/1SvMqbz_zfvglUB4ZScW5_Q提取码:bd3pg
SmallCucumber·2023-08-24 21:57

eclipse习惯了，换了idea开发工具，突然发现IDEA开发快捷特别爽

Ctrl+Alt+O优化导入的类和包Alt+Insert生成代码(如get,set方法,构造函数等)或者右键（Generate）fori/sout/psvm+TabCtrl+Alt+T生成trycatch
成虎日记·2023-08-24 20:51

opencv 案例实战02-停车场车牌识别SVM模型训练及验证

1.整个识别的流程图：2.车牌定位中分割流程图：三、车牌识别中字符分割流程图：1.准备数据集下载车牌相关字符样本用于训练和测试，本文使用14个汉字样本和34个数字跟字母样本，每个字符样本数为40，样本尺寸为28*28。数据集下载地址https://download.csdn.net/download/hai411741962/88248392下载不了，评论区留言2.编码训练代码importcv2i
玩转AI·2023-08-24 19:54

基于贝叶斯优化混合核支持向量机的回归方法

那么要想模型效果好，手动调参少不了，机器学习算法如SVM就有gamma、kernel、ceof等超参数要调，而神经网络模型有learning_rate、optimizer、L1/L2normalization
机器鱼·2023-08-24 16:05

回归预测 | MATLAB实现BO-SVM贝叶斯优化支持向量机多输入单输出回归预测（多指标，多图）

回归预测|MATLAB实现BO-SVM贝叶斯优化支持向量机多输入单输出回归预测（多指标，多图）目录回归预测|MATLAB实现BO-SVM贝叶斯优化支持向量机多输入单输出回归预测（多指标，多图）效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍回归预测
机器学习之心·2023-08-24 16:34

归一化的作用，sklearn 安装

上手线性回归实战归一化的作用：归一化后加快了梯度下降求最优解的速度;归一化有可能提高精度(如KNN)应用场景说明1）概率模型不需要归一化，因为这种模型不关心变量的取值，而是关心变量的分布和变量之间的条件概率；2）SVM
ZhangJiQun&MXP·2023-08-24 05:01

“数仓”-MPP与 MR的区别

mpp计算引擎--simd(单指令多源数)--ssvm(动态编译)--smp(算子并行)--llmp()一、大数据处理框架主流的大数据处理框架包括以下三类五种：1、仅批处理框架：ApacheHadoop2
西山创罪梦不觉·2023-08-23 11:05

this.$router.back返回上一页带参数，上一页面接收参数做出判断

router.back()父组件data(){return{tabIndex:0}},beforeRouteEnter(to,from,next){next(vm=>{//使用回调函数修改组件的状态,vm代替thisvm.tabIndex
九亿宅男的梦·2023-08-23 10:01

SVM详解

公式太多了，就用图片用笔记呈现，SVM虽然算法本质一目了然，但其中用到的数学推导还是挺多的，其中拉格朗日约束关于α>0这块证明我看了很长时间，到底是因为悟性不够。
accosmos·2023-08-23 08:45

时序分解 | MATLAB实现基于SVMD逐次变分模态分解的信号分解分量可视化

时序分解|MATLAB实现基于SVMD逐次变分模态分解的信号分解分量可视化目录时序分解|MATLAB实现基于SVMD逐次变分模态分解的信号分解分量可视化效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍SVMD
机器学习之心·2023-08-23 07:00

IntelliJ IDEA使用教程

微信主界面）module（下栏：消息、通讯录、发现、我）package（聊天记录：文字、图片、表情，同类型的文件放在一个包里面，比如文字放在文字包，表情放在表情包）class（包里面编写代码类）快捷键输入PSVM
没有难学的知识·2023-08-23 05:45

基于PSO-KELM的时间序列数据预测（含对比实验）

时间序列数据，如股指价格，具有波动性、非线性和突变的特点，对于这类数据的预测往往需要可靠强健的预测模型，而传统的机器学习算法如SVM、BP等，大都采用误差最小化或反向传播来改进预测性能，大量参数调整、复杂的模型架构以及迭代时间长让这些模型逐渐落后
KAU的云实验台·2023-08-23 00:00

ALEXCTF CR2: MANY TIME SECRETS

tMWkHf0s0svmkboGd-
SEVEN_9e53·2023-08-22 15:30

摘要提取文本的主流算法

其间，最常用的办法是支撑向量机（SVM）和朴素贝叶斯（NaiveBayes）算法。3:根据深度学习的办法：这种办法运用深度学习算
TG_laoying06·2023-08-22 11:56

回归预测 | MATLAB实现NGO-SVM北方苍鹰算法优化支持向量机多输入单输出回归预测（多指标，多图）

回归预测|MATLAB实现NGO-SVM北方苍鹰算法优化支持向量机多输入单输出回归预测（多指标，多图）目录回归预测|MATLAB实现NGO-SVM北方苍鹰算法优化支持向量机多输入单输出回归预测（多指标，
机器学习之心·2023-08-22 11:19

sklearn中的支持向量机SVC

官方链接sklearn.svm.SVC—scikit-learn1.0.2documentationhttps://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.svm.SVC.html
Z_W_H_·2023-08-22 11:12

2018-06-05【没有对应头文件的.so文件怎么处理】

想用SVML在正常情况下，.so文件作为Runtime隐藏起来，程序员只要面向头文件编程即可。
巴普洛夫学习·2023-08-22 09:52

RNA m5C甲基化位点预测工具

第一列是基于SVM（supportvectormachine，支持向量机）的方法，第二种是基于RF(randomfores
生信交流平台·2023-08-22 03:53

s3vm与tritraining_S4VM解析

调整决策边界，寻找最有的大间隔、低密度的超平面,比如S3VMs、TSVM等半监督SVM算法，如图所示，S3VM试图找到一个超平面，将有标记样本能够正确划分，且穿过特征空间中密度最低的区域；右图即是S3VM
Gold RIch Money·2023-08-21 16:08

回归预测 | MATLAB实现WOA-SVM鲸鱼算法优化支持向量机多输入单输出回归预测（多指标，多图）

回归预测|MATLAB实现WOA-SVM鲸鱼算法优化支持向量机多输入单输出回归预测（多指标，多图）目录回归预测|MATLAB实现WOA-SVM鲸鱼算法优化支持向量机多输入单输出回归预测（多指标，多图）效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍回归预测
机器学习之心·2023-08-21 16:08

04有监督算法——支持向量机

支持向量机（SupportVectorMachine,SVM)是一类按监督学习(supervisedlearning)方式对数据进行二元分类的广义线性分类器(generalizedlinearclassifier
Tiny_G·2023-08-21 14:29

回归预测 | MATLAB实现TSO-SVM金枪鱼群算法优化支持向量机多输入单输出回归预测（多指标，多图）

回归预测|MATLAB实现TSO-SVM金枪鱼群算法优化支持向量机多输入单输出回归预测（多指标，多图）目录回归预测|MATLAB实现TSO-SVM金枪鱼群算法优化支持向量机多输入单输出回归预测（多指标，
机器学习之心·2023-08-21 14:29

回归预测 | MATLAB实现TSO-LSSVM金枪鱼群算法优化最小二乘支持向量机多输入单输出回归预测（多指标，多图）

回归预测|MATLAB实现TSO-LSSVM金枪鱼群算法优化最小二乘支持向量机多输入单输出回归预测（多指标，多图）目录回归预测|MATLAB实现TSO-LSSVM金枪鱼群算法优化最小二乘支持向量机多输入单输出回归预测
机器学习之心·2023-08-21 09:33

Hypervisor launch failed； Processor does not provide the features necessary to run the hypervisor

Processordoesnotprovidethefeaturesnecessarytorunthehypervisor(BalStatusOxB,leaf1EAXOx860F01,VMCRMSEAXOx8,SVMCPUIDfeaturesOx1
张小鱼༒·2023-08-21 02:27

面试经验---字节

仅仅记录夏令营前找个实习练练手第一部分自我介绍随便说说第二部分人工智能部分由于我之前说过我上过智能系统这个课，就问了下，符号主义和连接主义有啥区别，优劣分析讲下卷积随便找俩机器学习的例子说一下怎么回事我说的是bp和svm
codeqb·2023-08-21 01:02

【深入探究人工智能】：常见机器学习算法总结

机器学习算法分类2、逻辑回归算法2.1逻辑函数2.2逻辑回归可以用于多类分类2.3逻辑回归中的系数3、线性回归算法3.1线性回归的假设3.2确定线性回归模型的拟合优度3.3线性回归中的异常值处理4、支持向量机（SVM
.小智·2023-08-20 17:38

VS重新生成之后Debug文件夹中无lib文件，错误提示：无法打开~.cu.obj

\Debug\LSVM_generated_csr.cu.obj”（一般缺无法打开obj的解决办法是找到正确的对应的lib在连接器中添加正确路径，但是！但是！
Lsuper11·2023-08-20 09:22

Cmake 创建一个子项目

step1.主文件夹ADD_SUBDIRECTORY(LSVM)step2.子文件夹CMAKE_MINIMUM_REQUIRED(VERSION3.1FATAL_ERROR)PROJECT(LSVM)FIND_PACKAGE
Lsuper11·2023-08-20 09:21

回归预测 | MATLAB实现BES-SVM秃鹰搜索优化算法优化支持向量机多输入单输出回归预测（多指标，多图）

回归预测|MATLAB实现BES-SVM秃鹰搜索优化算法优化支持向量机多输入单输出回归预测（多指标，多图）目录回归预测|MATLAB实现BES-SVM秃鹰搜索优化算法优化支持向量机多输入单输出回归预测（
机器学习之心·2023-08-20 05:58

JDK监控和故障处理工具总结

JDK命令行工具jps：查看所有Java进程jps-l:输出主类的全名及进程IDjstat：监视虚拟机各种运行状态信息jstat-classvmid显示ClassLoader的相关信息jstat-gcvmid
Change_6556·2023-08-20 01:03

回归预测 | MATLAB实现GWO-SVM灰狼优化算法优化支持向量机多输入单输出回归预测（多指标，多图）

回归预测|MATLAB实现GWO-SVM灰狼优化算法优化支持向量机多输入单输出回归预测（多指标，多图）目录回归预测|MATLAB实现GWO-SVM灰狼优化算法优化支持向量机多输入单输出回归预测（多指标，
机器学习之心·2023-08-19 23:20

回归预测 | MATLAB实现SA-SVM模拟退火算法优化支持向量机多输入单输出回归预测（多指标，多图）

回归预测|MATLAB实现SA-SVM模拟退火算法优化支持向量机多输入单输出回归预测（多指标，多图）目录回归预测|MATLAB实现SA-SVM模拟退火算法优化支持向量机多输入单输出回归预测（多指标，多图
机器学习之心·2023-08-19 23:20

回归预测 | MATLAB实现CSO-SVM布谷鸟优化算法优化支持向量机多输入单输出回归预测（多指标，多图）

回归预测|MATLAB实现CSO-SVM布谷鸟优化算法优化支持向量机多输入单输出回归预测（多指标，多图）目录回归预测|MATLAB实现CSO-SVM布谷鸟优化算法优化支持向量机多输入单输出回归预测（多指标
机器学习之心·2023-08-19 23:20

回归预测 | MATLAB实现SSA-SVM麻雀搜索算法优化支持向量机多输入单输出回归预测（多指标，多图）

回归预测|MATLAB实现SSA-SVM麻雀搜索算法优化支持向量机多输入单输出回归预测（多指标，多图）目录回归预测|MATLAB实现SSA-SVM麻雀搜索算法优化支持向量机多输入单输出回归预测（多指标，
机器学习之心·2023-08-19 23:49

【课程笔记】分布式计算系统 徐辰

分布式计算系统笔记课程介绍课程背景大数据处理系统——>分布式计算系统Hadoop，Spark，Flink大数据涵义过于宽泛本课程/教材强调系统设计、原理、编程的集合课程目的培养系统思维应用层：搜索、推荐算法设计层：PageRank、SVM
HERODING77·2023-08-19 23:16

回归预测 | MATLAB实现FA-SVM萤火虫算法优化支持向量机多输入单输出回归预测（多指标，多图）

回归预测|MATLAB实现FA-SVM萤火虫算法优化支持向量机多输入单输出回归预测（多指标，多图）目录回归预测|MATLAB实现FA-SVM萤火虫算法优化支持向量机多输入单输出回归预测（多指标，多图）效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍回归预测
机器学习之心·2023-08-19 20:01

回归预测 | MATLAB实现IPSO-SVM改进粒子群优化算法优化支持向量机多输入单输出回归预测（多指标，多图）

回归预测|MATLAB实现IPSO-SVM改进粒子群优化算法优化支持向量机多输入单输出回归预测（多指标，多图）目录回归预测|MATLAB实现IPSO-SVM改进粒子群优化算法优化支持向量机多输入单输出回归预测
机器学习之心·2023-08-19 20:00

两个实体对象之间的赋值

VmsEjjxsSecondaryOutletsvmsEjjxsSecondaryOutlets=newVmsEjjxsSecondaryOutlets();vmsEjjxsSecondaryOutlets.s
粽里寻她·2023-08-19 18:28

Rails 下载文件

Mime::Type.register"application/csv",:csvMim
Vincent_Jiang·2023-08-19 15:46

变压器故障诊断（python代码，逻辑回归/SVM/KNN三种方法同时使用，有详细中文注释）

视频效果：变压器三种方法下故障诊断Python代码_哔哩哔哩_bilibili代码运行要求：tensorflow版本>=2.4.0,Python>=3.6.0即可，无需修改数据路径。1.数据集介绍：采集数据的设备照片变压器在电力系统中扮演着非常重要的角色。尽管它们是电网中最可靠的部件，但由于内部或外部的许多因素，它们也容易发生故障。可能有许多启动器会导致变压器故障，但可能导致灾难性故障的启动器如下
深度学习的奋斗者·2023-08-18 23:33

分类预测 | MATLAB实现DBN-SVM深度置信网络结合支持向量机多输入分类预测

分类预测|MATLAB实现DBN-SVM深度置信网络结合支持向量机多输入分类预测目录分类预测|MATLAB实现DBN-SVM深度置信网络结合支持向量机多输入分类预测预测效果基本介绍程序设计参考资料预测效果基本介绍
机器学习之心·2023-08-18 17:14

Libsvm的例子2（可用于Libsvm的测试）

#QuickStartwithScipy7、第七个```importscipyfromsvmutilimport*#ReaddatainLIBSVMformaty,x=svm_read_problem(
文颜·2023-08-18 15:43

opencv进阶07-支持向量机cv2.ml.SVM_create()简介及示例

支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）是一种二分类模型，目标是寻找一个标准（称为超平面）对样本数据进行分割，分割的原则是确保分类最优化（类别之间的间隔最大）。
玩转AI·2023-08-18 08:41

python中的svm：介绍和基本使用方法

python中的svm：介绍和基本使用方法支持向量机（SupportVectorMachine，简称SVM）是一种常用的分类算法，可以用于解决分类和回归问题。
StrongCertain·2023-08-18 08:41

设备故障预测

例如，可以使用支持向量机（SVM）、随机森林（RandomForest）等分类器来预测设备故障。基
StrongCertain·2023-08-18 06:58
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