svm 第36页

ERROR: This jdwp native library will not work with this VM‘s version of JVMTI (11.0.0), it needs JVM

出现以下报错：ERROR:ThisjdwpnativelibrarywillnotworkwiththisVM'sversionofJVMTI(11.0.0),itneedsJVMTI17.0[.0]

期望上岸的鱼·2023-03-17 16:48

运行虚拟机 emulator 遇到的问题

CPUaccelerationstatus:KVMrequiresaCPUthatsupportsvmxorsvmMoreinfoonconfiguringVMaccelerationonLinux:https

哎呀呀额·2023-03-17 06:03

12. Support Vector Machines

SupportVectorMachinesOptimizationobjectiveSVMhypothesis:logisticregression:costfunction:LargeMarginIntutionIf

玄语梨落·2023-03-15 20:20

（九）从零开始学人工智能--统计学习：KNN&SVM&决策树

统计学习基础算法-KNN&SVM&决策树文章目录统计学习基础算法-KNN&SVM&决策树1.KNN（k-NearestNeighbor）1.1距离选择1.2K值选择1.3维度灾难1.4KNN的优缺点2.

小花技术大本营·2023-03-15 10:41

机器学习之支持向量回归(SVR)——南京审计大学金审学院

#encoding=utf8fromsklearn.svmimportLinearSVCdeflinearsvc_predict(t

Ssaty.·2023-03-15 07:21

cs231n_softmax损失函数对权重W求导

一、公式推导基于softmax函数的损失函数形式与SVM大致

清风微升至·2023-03-15 01:42

Softmax损失函数

上一篇博客讨论了SVM的损失函数，本篇博客主要来讨论softmax的损失函数以及两者之间的差别。

lanmengyiyu·2023-03-15 01:41

SVM, Softmax损失函数

在使用卷积神经网络进行分类任务时，往往使用以下几类损失函数：平方误差损失SVM损失softmax损失其中，平方误差损失在分类问题中效果不佳，一般用于回归问题。

ef-eve·2023-03-15 01:08

机器学习9 支持向量机SVM

12支持向量机12.1优化目标支持向量机(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。也是监督学习算法。

黄桃百香果·2023-03-14 17:34

基于距离浓度的人工免疫算法优化SVM的轴承故障诊断python实现

免疫算法原理思想免疫算法主要是以人工免疫系统的理论为基础，实现了类似于生物免疫系统的抗原识别、细胞分化、记忆和自我调节的功能的一类算法。采用群体搜索策略，通过迭代计算，最终以较大的概率得到问题的最优解。免疫算法本质上就是更新亲和度（也就是适应度）的过程，抽取一个抗原，取一个抗体去解决，并计算其亲和度，选择样本进行变换操作，在不断地迭代过程中逐渐接近最后解。免疫算法与免疫系统对比

追剧入迷人·2023-03-13 19:16

基于混合蛙跳算法优化SVM的滚动轴承故障诊断python实现

1.混合蛙跳算法（SFLA）原理混合蛙跳算法(SFLA)是一种受自然生物模仿启示而产生的基于群体的协同搜索方法，由局部搜索和全局信息交换两部分组成。混合蛙跳算法中，每个青蛙的位置代表了一个可行解。青蛙在沼泽中跳跃，沼泽在离散的地方有很多石头，青蛙可以跳过这些石头来找到最大数量的可用食物。青蛙之间可以相互交流，这就会增加青蛙间的相互影响，互相进化，提高了个体青蛙对目标的表现能力。2.SFLA算法步骤

追剧入迷人·2023-03-13 19:16

机器学习：朴素贝叶斯模型算法原理（含实战案例）

专栏案例：机器学习机器学习：基于逻辑回归对某银行客户违约预测分析机器学习：学习k-近邻（KNN）模型建立、使用和评价机器学习：基于支持向量机（SVM）进

AOAIYII·2023-03-13 15:13

SVM

话说样本分隔80/20比90/10的效果还要好哎，模型拟合不太好的原因估计是解释变量之间存在共线性，这时就想到还能干什么，就是做了广义线性模型，支持向量机就可以直接得出结论了嘛，挖坑.JPGsigmoidsigmoid.9tunetune.9polypoly.9rbfrbf.9generallinearmodel95%CI,优势比VIF

Mabel娜·2023-03-13 06:03

支持向量机（SVM）

SVM还包括核技巧，这使它成为实质上的非线性分类器。SVM的学习策略就是间隔最大化，可形式化为一个求解凸二次规划的问题，也等价于正则化的合页损失函数的最小化问题。

pppppwwj·2023-03-12 15:30

机器学习笔记之—SVM

假定有一个训练集，它要么属于正例，要么属于负例。在分类问题当中，我们最基本的想法就是基于训练集D在样本空间中找到一个划分超平面，将不同的样本分开。这样的划分平面有很多，哪一个是最好的呢？1.png假设其中一个划分超平面是鲁棒性、泛化能力最好的，对训练样本局部扰动的“容忍性”也最好，这个划分超平面用如下方程式描述：2.png3.png样本空间到这个超平面的距离d表示为：3.png，沿用一般求点到直线

Seven_Xiong·2023-03-12 09:16

anacoda手动安装libsvm

拷贝libsvm.so.2文件到anaconda/lib目录1.pngcplibsvm.so.2~/anaconda3/lib拷贝pythonmodule到anaconda的python目录2.pngcpsvm

四月是你的谎言_6b55·2023-03-12 08:06

机器学习入门（二十三）——SVM（4）

1.0SVM解决回归问题SVM思想也可以解决回归问题。回归问题的本质就是找到一根能够很好地拟合数据点的线（直线、曲线）。

yyoung0510·2023-03-12 05:33

使用sklearn画二分类模型ROC曲线，PR曲线

1.在digits数据集上训练模型importmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.svmimportSVCfromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifierfromsklearn.linear_modelimportLogisticRegressionfromsklearn.treeimportDecisionTreeC

杰克波比·2023-03-12 03:53

机器学习入门（二十二）——SVM（3）

SVM的本质上是一个线性分类器，并且引入了Margin区间的概念，保证Margin最大进而提高模型的准确性。

yyoung0510·2023-03-12 02:19

微型计算机技术讲义01-C51基础

物联网单片机嵌入式讲义[TOC]1.51单片机回顾1.151单片机的硬件结构51单片机的管脚管脚总体介绍口image_1clsv2licu7j19iiing72gdq1p.png-41.3kBimage_1clsvm27e1qhf183r7dlrfc4g243

农民园丁·2023-03-11 22:26

docker入门

参考文档：《docker从入门到实践》链接：https://pan.baidu.com/s/1aHX10uSVmka4lil3B1u0gw提取码：ltih学习步骤先阅读《docker从入门到实践》有关docker

yt_php·2023-03-11 19:11

分类

判别模型：条件随机场、线性回归模型、线性判别分析、支持向量机SVM、神经网络等。生成模型：隐马尔可夫模型HMM、朴素贝叶斯模型、高斯混合模型GMM、LDA等。

帅气的三少爷·2023-03-11 13:45

支持向量机推导

支持向量机（SVM）是算法工程师最耳熟能详的机器学习模型之一，这节对SVM作粗略的推导。SVM旨在找到一个超平面使得正负样本的距离该平面的距离最大。

zstu_翊·2023-03-11 11:46

Emgu.CV训练自己的hog特征，可实现任意物体的检测

于是想到了HOG+SVM的方式。在Emgu.CV中默认提供了已经训练好的行人检测的特征，但是如果要检测其他物体，必须自己进行训练。于是在网上一通寻找，居然没有完整的代码，没办法，只有

瀚岳-诸葛弩·2023-03-11 11:40

python机器学习学习笔记（六）

支持向量机分类实例：用SVM分类器对Iris数据集分析并绘制分类图1.线性importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearnimportsvm,

weixin_46753186·2023-03-11 07:20

sklearn svm如何选择核函数_【笔记】sklearn中的SVM以及使用多项式特征以及核函数...

sklearn中的SVM以及使用多项式特征以及核函数sklearn中的SVM的使用SVM的理论部分需要注意的是，使用SVM算法，和KNN算法一样，都是需要做数据标准化的处理才可以，因为不同尺度的数据在其中的话

weixin_39632728·2023-03-11 07:16

目标检测：从 RCNN 到 Faster-RCNN

RCNNRCNN的检测流程：(Regionproposal+CNN)生成候选区域——CNN提取特征——SVM进行分类1）生成候选框：使用SelectiveSearch（选择性搜索算法，有效地去除冗余候选区域

豆沙糕·2023-03-11 03:27

计算机视觉知识点之RCNN/Fast RCNN/Faster RCNN

SelectiveSearch从原始图片中提取2000个左右区域候选框第二步：划分区域提案，进行归一化：将所有候选框变为固定大小的（227*227）区域，对每个候选区域，使用深度网络提取特征第三步：CNN网络提取特征送入每一类的SVM

王壹浪·2023-03-11 03:23

检索类机器人

分类：贝叶斯分类：基于贝叶斯公式KNN：k近邻的算法，把很多个向量聚合到一点，找最高分数的点SVM：利用多维的超平面对线性不可分的

jenye_·2023-03-10 21:02

2. 机器学习领域大牛（持续汇总）

获奖论文《线性时间内训练支持向量机》(TrainingLinearSVMsinLinearTime)主要贡献：支持向量机的应用：把支持向量机的训练达到现行复杂度，使支持向量机在大规模数据上的应用成为可能

我乌鸦了·2023-03-10 16:07

机器学习实战项目7

Q1：SVM如何处理多分类的问题Q2:PCA+SVM完成人脸识别任务：使用PCA提取图像的主成分作为输入特征，使用SVM模型进行人脸识别，并尝试使用grid_search来优化调整SVM的参数。

strive鱼·2023-03-10 14:41

SVM案例：明天会下雨吗？

1导入数据，探索数据importpandasaspdimportnumpyasnpfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitweather=pd.read_csv(r"C:\Users\18700\Desktop\08支持向量机下\weatherAUS5000.csv",index_col=0)weather.head()#默认查看前5行we

医学小白学生信·2023-03-10 11:22

SVM-part1-KKT条件

而SVM的优化问题，即不等式约束优化，针对此类问题，细分为两类情况：1.目标函数最优解在可行域内：此时不等式约束失效，问题即退化为无约束优化问题。

qb学习笔记·2023-03-10 11:24

mvvm INotifyPropertyChanged

先看数据模型：publicclassVModel:INotifyPropertyChanged{privatestring_Name;publicstringName{get{return_Name;}

xisghiu·2023-03-10 04:09

CNN Learning（2)-basic knowledge for cnn loss fuction

这当然不是我们想要看到的，那么为了规避这种情况，可以给lossfuction加上正则惩罚项，如L2规范化（正则化）L2正则化L2翻数的定义：zhihu或者可以写成gif(2).gif以SVM的hengeloss

大头菜turtle·2023-03-10 01:00

Halcon 图像分类-MLP分类器使用

Halcon图像分类学习内容：（1）基于神经网络的多层感知器MLP分类器（2）基于支持向量机的SVM分类器（3）基于高斯混合模型的GMM分类器（4）基于K-NN分类器本章学习目标：1.了解图像分类的一般流程

火星wen·2023-03-09 21:39

halcon 4种分类器（MLP,SVN,GMM,K-NN）优缺点：

HALCON分类器:1、多层神经网络(MLP)/2、支持向量机(SVM)：一种监督学习的方法，广泛用于统计分类及回归分析；/3、K-最邻近(K-NN)/4高斯混合类型(GMM)4个分类器的主要优势和劣势如下

Day Day Learning·2023-03-09 21:09

【花书】svm作业

支持向量机与LDA1.jpg2.jpg2.从最优化理论的角度解释为什么存在支撑向量3.为什么svm核函数不需要知道核函数的具体形式，只要知道内积的表达式4.自己独立推导svm算法5.查资料说明svm的优缺点

一杭oneline·2023-03-09 12:42

《Machine Learning in Action》—— 剖析支持向量机，优化SMO

愁的很，上次不是更新了一篇关于支持向量机的文章嘛，《MachineLearninginAction》——剖析支持向量机，单手狂撕线性SVM。

玩世不恭的Coder·2023-03-09 02:18

Machine Learning-支持向量机（SVM）(中)

支持向量机（SVM）目录·简介·凸二次规划·拉格朗日乘数法与KKT条件·拉格朗日对偶问题·支持向量机(SVM)·再生核希尔伯特空间、核函数与核技巧·软间隔（softmargin）与正则化·SVM与逻辑回归

丁想·2023-03-09 01:34

手把手教你机器学习之支持向量机

1.支持向量机SVM的基本原理：SVM就是解决线性不可分的算法。

爱却晚秋�·2023-03-08 22:14

八、3月5日-关于《手机行为识别》近日问题和解决方法

第一个问题：为什么数据集用SVM网格搜索可以得到良好结果数据集构建本数据集是通过实验采集，变量控制良好，原始数据良好。

小常在学习·2023-03-08 21:33

HOG特征详解与行人检测

HistogramofOrientedGradient)特征在对象检测与模式匹配中是一种常见的特征提取算法，是基于本地像素块进行特征直方图提取的一种算法，对象局部的变形与光照影响有很好的稳定性，最初是用HOG特征来来识别人像，通过HOG特征提取+SVM

小白学视觉·2023-03-01 07:50

【目标检测】入门基础原理学一遍就够了吧

目标定位实现的思路1.4两种bbox名称解释2R-CNN2.1目标检测-Overfeat模型2.2目标检测-R-CNN模型2.2.1候选区域（ROI）2.2.2CNN网络提取特征2.2.3特征向量训练分类器SVM2.2.4

我菜就爱学·2023-03-01 07:13

自适应变异粒子群matlab,一种自适应变异粒子群优化算法的制作方法

本算法属于数据挖掘领域，涉及到SVM分类器和参数寻优，特别涉及到其变异操作，使得能够最大限度的搜索到全局最优解。

菠萝虎·2023-02-26 07:41

【阿旭机器学习实战】【34】使用SVM检测蘑菇是否有毒--支持向量机

本文依据蘑菇的一些特征参数，使用SVM训练模型，用于检测蘑菇是否有毒(p)或者可以吃(e).为两个类别的分类问题。

阿_旭·2023-02-25 08:53

目标检测（五）基于SVM的目标分类

目录SVM原理SVM模型训练过程基于SVM的行人检测实战（1）OpenCV自带行人检测器实现行人检测（2）利用opencv实现HOG检测器的自定义数据训练支持向量机（supportvectormachines

失了志的咸鱼·2023-02-25 07:03

选择最佳机器学习模型的10步指南

分类问题:逻辑回归、决策树分类器、随机森林分类器、支持向量机(SVM)、朴素贝叶斯分类器或神

·2023-02-24 11:23

实战5：基于逻辑回归、SVM 等算法预测用户信用评分代码+数据

1.案例概述任务描述：信用评分卡模型在信用风险评估及金融风控领域得到广泛的应用，是一种以分数的形式来对用户进行评估的方法，通常评分越高代表用户的信用越好，从而风险也就越小。常见的信用评分卡有：A卡（申请评分卡）、B卡（行为评分卡）、C卡（催收评分卡）等，三者分别侧重贷前、贷中、贷后三个阶段，具体含义如引用所示。本案例选用的数据集主要涉及借款人的行为评级，因此任务是建立行为评分卡模型，该评分卡可以根

数学是算法的灵魂·2023-02-24 07:28

R语言气象模型集成预报技术：神经网络、回归、svm、决策树用环流因子预测降雨降水数据

全文链接：http://tecdat.cn/?p=31664原文出处：拓端数据部落公众号随着天气预报技术的发展，数值预报产品日益丰富，预报方法多种多样。我们被客户要求撰写关于气象集成预报技术的研究报告，包括一些图形和统计输出。在实际应用中，对每个具体的问题，各种预报方法得出的结果通常是不一致的，因而不知道如何将它们统一起来。因此需要采用一种较好的处理方法，把不同预报方法对同一要素的多种预报结果综合

·2023-02-23 23:36

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