svm

线性回归、逻辑回归及SVM

1，回归（LinearRegression）回归其实就是对已知公式的未知参数进行估计。可以简单的理解为：在给定训练样本点和已知的公式后，对于一个或多个未知参数，机器会自动枚举参数的所有可能取值（对于多个参数要枚举它们的不同组合），直到找到那个最符合样本点分布的参数（或参数组合）。当然，实际运算有一些优化算法，肯定不会去枚举的。注意，回归的前提是公式已知，否则回归无法进行。回归中的公式基本都是数据分
@迷途小书童·2025-02-13 07:38

逻辑回归不能解决非线性问题，而svm可以解决

逻辑回归和支持向量机（SVM）是两种常用的分类算法，它们在处理数据时有一些不同的特点，特别是在面对非线性问题时。1.逻辑回归逻辑回归本质上是一个线性分类模型。
江河地笑·2025-02-13 07:01

基于 STM32 平台的音频特征提取与歌曲风格智能识别系统

在歌曲风格识别方面，系统采用了支持向量机（SVM）和
赵谨言·2025-02-13 00:13

基于Simulink的动态响应与稳定性的矩阵变换器建模仿真

Simulink的动态响应与稳定性的矩阵变换器建模仿真1.背景介绍1.1项目背景1.2系统描述1.3应用场景2.具体的仿真建模过程2.1系统模型构建2.1.1矩阵变换器主电路模型2.1.2空间矢量调制（SVM
小蘑菇二号·2025-02-12 21:49

Python与R机器学习（1）支持向量机

以下是对Python与R在支持向量机（SVM）实现上的核心区别分析及完整示例代码：一、核心差异对比特征Python(scikit-learn)R(e1071/kernlab)核心库sklearn.svm.SVC
宠物与不尤编程·2025-02-11 23:19

CentOS 7+GitLab搭建

https://kevindgk.github.io/版权声明：本文为原创文章，未经允许不得转载联系方式：[email protected]简介GitlabCentOS环境安装过程下载虚拟机下载CentOSVMwa
一路向东-Kevin·2025-02-11 03:46

VPP/软件架构

一、源码目录（Directorylayout）二、源码分类（Implemetationtaxonomy）vpp数据平面分为四个不同的层：基础架构层：包括vppinfra，vlib，svm和二进制api库
lingshengxiyou·2025-02-09 21:35

数值型特征处理 - 归一化和分桶

而分桶可能是指把连续的数值分成不同的区间，比如年龄段分成0-18，19-30这样的区间消除特征间的量纲差异，使不同特征具有可比性，适用于依赖距离或梯度的模型（如SVM、神经网络、KNN）最大最小归一化（
Ivanqhz·2025-02-09 18:50

【人工智能-初级】第20章 使用 Matplotlib 和 Seaborn 进行数据可视化

章机器学习入门：从线性回归开始【人工智能-初级】第3章k-最近邻算法（KNN）：分类和Python实现【人工智能-初级】第4章用Python实现逻辑回归：从数据到模型【人工智能-初级】第5章支持向量机（SVM
若北辰·2025-02-09 03:57

【LSSVM时间序列预测】白鲨算法优化最小二乘支持向量机WSO-LSSVM时序预测未来数据【含Matlab源码 2483期】

Matlab武动乾坤博客之家
Matlab武动乾坤·2025-02-08 22:24

锂电池剩余寿命预测 | 基于PSO-SVM粒子群优化支持向量机的锂电池剩余寿命预测研究附Matlab参考代码

基于PSO-SVM粒子群优化支持向量机的锂电池剩余寿命预测研究一、引言1.1、研究背景与意义随着科技的迅速发展，锂电池因其高能量密度、长循环寿命等优点，已广泛应用于移动设备、电动汽车等领域。
默默科研仔·2025-02-08 15:36

数据库第八章：存储引擎

1.简介相当于Linux文件系统,只不过比文件系统强大2、功能了解数据读写数据安全和一致性提高性能热备份自动故障恢复高可用方面支持存储引擎介绍showengines;CSVMRG_MYISAMMyISAMBLACKHOLEPERFORMANCE_SCHEMAMEMORYARCHIVEInnoDBFEDERATED
琴剑诗酒·2025-02-07 19:49

3D数据可视化与SVM分类

本文将通过一个实例展示如何使用Python的Matplotlib库来绘制3D数据点和SVM分类面的可视化，解决我在编程中遇到的问题。
t0_54coder·2025-02-07 07:24

ide 快捷键 eclipse 快捷键

ideapsvm+Tab生成main方法sout+tab生成输出语句Ctrl+X/Ctrl+Y删除一行Ctrl+D复制一行Ctrl+/或Ctrl+Shift+/注释代码Ctrl+Shift+Z取消撤销Ctrl
菜鸟中的渣渣鸟·2025-02-06 11:08

自定义数据集 使用scikit-learn中svm的包实现svm分类

importnumpyasnpfromsklearn.datasetsimportmake_classificationfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.svmimportSVCfromsklearn.metricsimportaccuracy_score
灵封～·2025-02-05 15:41

自定义数据集 使用scikit-learn中svm的包实现svm分类

SVM模型：-初始化SV
知识鱼丸·2025-02-05 01:31

scikit-learn实现SVM

支持向量机（SVM）是一种监督学习算法，主要用于分类和回归分析。其基本原理是在数据集中找到一个最优的超平面，使得不同类别的数据被最大间隔分开。
PeterClerk·2025-02-04 19:23

自定义数据集 使用scikit-learn中SVM的包实现SVM分类

生成自定义数据集生成一个简单的二维数据集，包含两类数据点，分别用不同的标签表示。importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#生成数据np.random.seed(42)X=np.r_[np.random.randn(100,2)-[2,2],np.random.randn(100,2)+[2,2]]y=[0]*100+[1]*100#可视化数据plt.s
Luzem0319·2025-02-04 19:22

自定义数据集 使用scikit-learn中svm的包实现svm分类

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearnimportsvm#定义数据class1_points=np.array([[1.9,1.2]
sirius12345123·2025-02-04 14:15

使用numpy自定义数据集，使用scikit-learn中SVM的包实现SVM分类

概述：支持向量机（SVM）是一种强大的分类算法，适用于线性和非线性分类问题。本博客将展示如何使用numpy自定义一个数据集，并利用scikit-learn中的SVM实现分类。
辞落山·2025-02-04 10:10

自定义数据集 使用scikit-learn中svm的包实现svm分类

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#定义数据class1_points=np.array([[1.9,1.2],[1.5,2.1],[1.9,0.5],[1.5,0.9],[0.9,1.2],[1.1,1.7],[1.4,1.1]])class2_points=np.array([[3.2,3.2],[3.7,2.9],[3.2,2.6],[1.
Z211613347·2025-02-04 07:12

自定义数据集 使用scikit-learn中svm的包实现svm分类

代码：importnumpyasnp#导入用于数值计算的库importmatplotlib.pyplotasplt#导入用于绘图的库#class1_points和class2_points分别定义了两个类别的数据点，二维坐标class1_points=np.array([[1.9,1.2],[1.5,2.1],[1.9,0.5],[1.5,0.9],[0.9,1.2],[1.1,1.7],[1.4
〖是♂我〗·2025-02-03 09:11

使用支持向量机和朴素贝叶斯对文本分类

SVC是sklearn.svm模块的一部分，提供了对支持向量机（SVM）算法的实现。SVM是一种监督学习模型，用于分类和回归任务。SVC是SVM用于分类的实现。
SSeaflower·2025-02-03 09:10

使用支持向量机（SVM）进行股票市场预测

使用支持向量机（SVM）进行股票市场预测引言股票市场预测是金融领域的一个热门话题，也是一个充满挑战的研究领域。通过准确的市场预测，投资者可以做出更明智的决策，从而获得更高的回报。
m0_57781768·2025-02-03 08:09

Scikit-learn提供了哪些机器学习算法以及如何使用Scikit-learn进行模型训练和评估

Scikit-learn支持的机器学习算法可以大致分为以下几类：分类算法：支持向量机（SVM）随机森林（RandomForest）逻辑回归（LogisticRegression）朴素贝叶斯
Java资深爱好者·2025-02-02 14:20

使用Scikit-learn实现支持向量机分类器

使用Scikit-learn实现支持向量机分类器引言支持向量机（SupportVectorMachine,SVM）是一种强大的监督学习算法，广泛应用于分类和回归任务。
清水白石008·2025-02-02 03:06

【python】利用 GridSearchCV 和 SVM 进行学生成绩预测

本文将通过一个具体案例介绍如何使用支持向量机（SVM）和网格搜索（GridSearchCV）来预测学生的成绩，并通过调整参数来优化模型性能。
码银·2025-02-01 22:33

双线性函数的紧凑超平面散列（Compact Hyperplane Hashing with Bilinear Functions）阅读笔记

Abstract超平面散列（Hyperplanehashing）的目的是快速搜索到离超平面最近的点，并在使用支持向量机（SVM）扩大主动学习方面显示出实际效果。
Legend105CC·2025-02-01 10:49

使用PyTorch实现线性SVM指南

使用PyTorch实现线性SVM指南svm-pytorchLinearSVMwithPyTorch项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/sv/svm-pytorch本指南基于
余桢钟·2025-01-30 08:51

AI常见的算法

支持向量机(SVM)
纠结哥_Shrek·2025-01-30 03:49

scikit-learn工具学习 - random,mgrid,np.r_ ,np.c_, scatter, axis, pcolormesh, contour, decision_function...

crossky_jing/article/details/49466127scikit-learn练习题题目：Tryclassifyingclasses1and2fromtheirisdatasetwithSVMs
helloxielan·2025-01-29 04:24

Python支持向量机（SVM）算法：面向对象的实现与案例详解

目录Python支持向量机（SVM）算法：面向对象的实现与案例详解引言一、支持向量机算法概述1.1支持向量机的基本思想1.2SVM的分类问题1.3SVM的优化目标二、面向对象的SVM实现2.1类的设计2.2Python
闲人编程·2025-01-26 08:01

Python | 基于支持向量机（SVM）的图像分类案例

支持向量机（SVM）是一种监督机器学习算法，可用于分类和回归任务。在本文中，我们将重点关注使用SVM进行图像分类。当计算机处理图像时，它将其视为二维像素阵列。
python收藏家·2025-01-26 07:55

L8打卡学习笔记

本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊SVM与集成学习SVMSVM线性模型SVM非线性模型SVM常用参数集成学习随机森林导入数据查看数据信息数据分析随机森林模型预测结果结果分析个人总结
无涯学徒1998·2025-01-26 06:16

情感分析常见算法与模型及实现步骤

支持向量机（SVM）通过寻找最优超平面来划分不同的类别。在高维空间中表现良好，适
计算机软件程序设计·2025-01-25 16:25

MATLAB 代码的主要功能是基于功能连接（FC）数据，利用支持向量机（SVM）进行分类，并通过留一法交叉验证、特征选择、超参数寻优、一致性特征分析以及置换检验等步骤，评估分类性能和特征的显著性

clear;clcNumROI=37;%ROI数目NumCon=605;%连接数目%选择病人组数据文件夹%path1=spm_select(1,'dir','pleaseselectpatientsdir');path1='D:\siying\42ML_day3\nnnnnn\FC\Patient';%和第7行用一个即可，为手动改路径file1=dir([path1,filesep,'*.txt'
max500600·2025-01-24 06:04

SVC函数介绍

目录前言函数介绍示例前言SVC（SupportVectorClassification）是支持向量机（SVM）的一种实现，主要用于分类问题。
浊酒南街·2025-01-23 00:14

SVM模型实战1

实战#导入第三方模块fromsklearnimportsvmimportpandasaspdfromsklearnimportmodel_selectionfromsklearnimportmetrics
浊酒南街·2025-01-23 00:14

svm python 模型绘图_1SVM处理数据并绘图

爬虫Python基础、数据分析扩展包Numpy、pandas、matplotlib，Python读取MySQL数据，Python爬虫及Scrapy框架，无监督机器学习算法聚类分析等，以及案例：互联网金融行业客户价值分析等。机器学习机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有
张炜大师傅·2025-01-23 00:13

【水果识别】SVM水果成熟检测系统（含苹果 香蕉 橙子）【含GUI Matlab源码 11052期】含报告

⛄一、SVM水果成熟检测系统SVM（支持向量机）水果成熟检测系统的原理和流程如下：原理：1SVM是一种监督学习算
Matlab武动乾坤·2025-01-22 00:11

关于sklearn.svm.SVC与.NuSVC的区别以及参数介绍

是类似的方法，但是接受稍微不同的参数集合并具有不同的数学公式，并且NuSVC可以使用参数来控制支持向量的个数,以下代码默认的是多分类1.SVC#coding:utf-8fromsklearnimportsvmfromnumpyimport
_Magic·2025-01-21 20:00

pythonsvm模型优化_Python进化算法工具箱的使用（三）用进化算法优化SVM参数

与前面的文章不同，本篇采用差分进化算法来优化SVM中的参数C和Gamma。(用遗传算法也可以，下面会给出效果比较)首先简单回顾一下Python高性能实用型遗传和进化算
weixin_39878698·2025-01-20 11:14

差分进化算法_Python进化算法工具箱的使用（三）用进化算法优化SVM参数

与前面的文章不同，本篇采用差分进化算法来优化SVM中的参数C和Gamma。（用遗传算法也可以，下面会给出效果比较）首先简单回顾一下Python高性能实用型遗传和进化算
weixin_39747075·2025-01-20 11:13

matlab代码实现了一个基于 SVM（支持向量机）的图像分割系统

clear;clc;main();%1.数据加载和预处理function[features,labels]=prepareData(imageFolder)%获取所有图像和JSON文件imgFiles
go5463158465·2025-01-20 05:57

Python AI教程之二十一：监督学习之支持向量机（SVM）算法

支持向量机（SVM）算法支持向量机(SVM)是一种功能强大的机器学习算法，广泛用于线性和非线性分类以及回归和异常值检测任务。
潜洋·2025-01-18 10:25

分类算法可视化方法

对于理解决策树、支持向量机（SVM）、逻辑回归和k近邻（k-NN）等模型的行为非常有用。
dundunmm·2024-09-13 02:39

时序预测|基于粒子群优化支持向量机的时间序列预测Matlab程序PSO-SVM 单变量和多变量 含基础模型

时序预测|基于粒子群优化支持向量机的时间序列预测Matlab程序PSO-SVM单变量和多变量含基础模型文章目录一、基本原理1.问题定义2.数据准备3.SVM模型构建4.粒子群优化（PSO）5.优化与模型训练
机器不会学习CL·2024-09-12 23:18

【ML】支持向量机SVM及Python实现（详细）

fromsklearn.preprocessingimportStandardScalerfrommatplotlib.colorsimportListedColormapfromsklearn.svmimportSVC
2401_84009698·2024-09-12 07:41

鸿蒙原生开发——轻内核A核源码分析系列三 物理内存（2）

3.1.2.3函数OsVmPhysLargeAlloc当执行到这个函数时，说明空闲链表上的单个内存页节点的大小已经不能满足要求，超过了第9个链表上的内存页节点的大小了。⑴处计算需要申请的内存大小。
OpenHarmony_小贾·2024-09-11 17:29

鸿蒙轻内核A核源码分析系列四（3） 虚拟内存

参数较多，LosVmSpace*vmSpace指定虚拟地址空间，VADDR_Tvaddr指定虚拟地址，当为空时，从映射区申请虚拟地址；当不为空时，使用该虚拟地址。
OpenHarmony_小贾·2024-09-10 09:19
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