svm 第43页

神经网络MLP求解过程正向传播反向传播算法

https://www.jianshu.com/p/c69cd43c537a引言机器学习栏目记录我在学习MachineLearning过程的一些心得笔记，涵盖线性回归、逻辑回归、Softmax回归、神经网络和SVM

flare zhao·2023-01-16 10:57

语音识别中代价函数_语音识别技术简述（概念->原理）

目录语音识别技术简述(概念->原理)语音识别概念语音识别原理语音识别技术简介1.动态时间规整(DTW)2.支持向量机(SVM)3.矢量量化(VQ)4.隐马尔科夫模型(HMM)5.高斯混合模型(GMM)6

weixin_39788256·2023-01-16 08:50

【3 - 特征工程】菜菜sklearn机器学习

sklearn中的数据预处理和特征工程第四期：sklearn中的降维算法PCA和SVD第五期：sklearn中的逻辑回归第六期：sklearn中的聚类算法K-Means第七期：sklearn中的支持向量机SVM

如何原谅奋力过但无声·2023-01-16 06:02

基于支持向量机的实验分析

支持向量机1、支持向量机的效果2、软间隔二、非线性支持向量机三、核函数四、参考文献一、支持向量机1、支持向量机的效果选择鸢尾花数据集的其中两个特征，并且只对“SETOSA”和“VERSICOLOR”这两类进行SVM

心️升明月·2023-01-15 14:46

【Python】监督学习-上证指数预测涨跌-SVM

附课程链接：https://www.icourse163.org/course/BIT-1001872001核函数为默认rbf的svm模型跑出的结果是svmclassifieraccuacy:[0.563598

SophiaSSSSS·2023-01-15 14:46

python量化选股策略_【机器学习】第六课：基于SVM的量化选股策略

导语接触过机器学习或数据挖掘算法的人都应该知道支持向量机（SVM），支持向量机一经提出就得到了广泛应用。本文主要探讨该算法在金融领域量化投资多因子策略上的应用。

weixin_39777404·2023-01-15 14:45

_【专题研究】基于SVM支持向量机模型的选股策略

研究过集成学习中的随机森林和XGBoost后，本文将介绍一种更传统的机器学习方法：SVM支持向量机。SVM由于其较高的准确度，并且能够解决非线性分类问题，曾一度成为非常流行的机器学习算法。

weixin_39883286·2023-01-15 14:15

python 趋势预测_【Python量化投资】系列之SVR预测第二天开盘趋势和股价的正负统计分析（附代码）...

本期导读⊙ML、SVM介绍⊙股价的正负统计分析⊙预测第二天开盘趋势机器学习方法是计算机科学的一个分支，它借助于计算机算法，对数据进行分析后，实现模式识别，进而实现对未来数据的预测。

weixin_39602615·2023-01-15 14:44

matlab 股票小波,小波分析 + 支持向量机(SVM)预测股票涨跌幅的实现

刚刚开始进入量化投资领域，最近在做金融数据方面的预测，用到了数据挖掘的知识，花了大概半个月的时间搞懂研报的思想，学习研报中提到的数据处理和机器学习算法，并实现了这个量化投资的核心模型部分，虽然结果显示这个方法没有多好，但是在这期间，我遇到了很多问题，也t通过各种渠道把他们解决了，因此，在这里分享一下我在做这一次策略中用到的方法，希望能够给刚开始接触量化投资或者时间序列挖掘的人们提供一些参考，当然，

Cristalsil苏·2023-01-15 14:14

写博客的素材

，比如将数据集各个特征变换到0均值，单位方差的方法就是一种归一化Regularization：是指正则化，一般用在损失函数中，防止出现过拟合一机器学习1机器学习算法PCA与SVD白化whiteningSVMNormalization

Dongdong Bai·2023-01-15 11:53

github项目复现和讲解之--------ML-for-SQL-Injection

东方-教育技术博主·2023-01-15 07:08

时序预测 | Python实现CNN-LSTM卷积长短期记忆神经网络时间序列预测

卷积长短期记忆神经网络时间序列预测目录时序预测|Python实现CNN-LSTM卷积长短期记忆神经网络时间序列预测基本介绍程序设计参考资料基本介绍程序设计importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.svmimportSVRfromsklearn.preprocessingimportMinMaxScalerfrom

机器学习之心·2023-01-15 06:48

基于小波时间散射网络的ECG 信号分类

可参考之前写的一篇文章小波散射网络初级探索-哥廷根数学学派的文章-知乎https://zhuanlan.zhihu.com/p/538686252本文讲解如何使用小波时间散射网络（WTSN）和支持向量机(SVM

哥廷根数学学派·2023-01-15 01:38

实战五十：基于机器学习朴素贝叶斯的微博评论情感分析实战（毕设项目完整的代码+数据集）

之后利用分类算法，如朴素贝叶斯、SVM等，针对训练集的特征向量以及类标签进行训练，得到分类模型，并通过计算在测试集上的预测准确率、召回率等对分类器的分类效果以及不同参数影响进行性能评估。

甜辣uu·2023-01-14 21:04

台大李宏毅--深度学习tip（模型优化）

比如，用svm，甚至可以使得rainingdata的训练结果为100%正确。但是，在深度学习中，要想使

丁磊_Ml·2023-01-14 15:18

百来篇关于机器学习和深度学习的资料

《BriefHistoryofMachineLearning》介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章，介绍很全面，从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adaboost到随机森林、DeepLearning.

数据娃掘·2023-01-14 12:50

SIFT的原理及使用

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档目录一、介绍1关键点检测2关键点描述3关键点匹配二、使用SVM对SIFT特征进行分类1原理2代码样例（Python）一、介绍SIFT算法的基本思路是在图像中检测关键点

Naturino·2023-01-14 10:09

图像特征工程

、介绍二、特征提取的方法1HOG2LBP3SIFT三、特征转换一、介绍图像特征工程是图像处理中的一个重要环节，是将图像转换为计算机可以理解的数值特征的过程，通过对图像特征检测后，还可以使用其他算法，如SVM

Naturino·2023-01-14 10:38

sklearn GridSearchCV网格搜索和SVM的两个参数 C 和 gamma

GridSearchCV，它存在的意义就是自动调参，只要把参数输进去，就能给出最优化的结果和参数。GridSearchCV用于系统地遍历多种参数组合，通过交叉验证确定最佳效果参数。引用自：公众号：写bug的程旭源个人博客：写bug的程旭源常用参数解读：estimator：所使用的分类器，如estimator=RandomForestClassifier(min_samples_split=100,

写bug的程旭源·2023-01-14 03:20

RBF（径向基）神经网络

本文主要包括以下内容：什么是径向基函数RBF神经网络RBF神经网络的学习问题RBF神经网络与BP神经网络的区别RBF神经网络与SVM的区别为什么高斯核函数就是映射到高维区间前馈网络、递归网络和反馈网络完全内插法一

weixin_30735745·2023-01-14 00:10

4、线性分类: SVM, Softmax

4、线性分类上一课最我们介绍了图像分类的问题，任务是从一个固定的类别集合中选一个分配给待识别的图像。最后，我们描述了k-近邻（KNN）分类器，它通过将待标记的图像与训练集中已经标记好的图像进行比较来标记图像。KNN有许多缺点：分类器必须记住所有的训练数据，并将其存储起来，以备将来与测试数据进行比较。这是空间低效的，因为数据集的大小可能是千兆字节。分类测试图像是昂贵的，因为它需要与所有训练图像进行比

qxdx.org·2023-01-13 22:28

Softmax classifier

Softmaxclassifier原文链接SVM是两个常见的分类器之一。另一个比较常见的是Softmax分类器，它具有不同的损失函数。

逗逗飞·2023-01-13 22:28

统计学习方法——第7章支持向量机（个人笔记）

统计学习方法——第7章支持向量机（个人笔记）参考《统计学习方法》（第二版）李航支持向量机（supportvectormachines，SVM）是一种二分类模型，是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器。

没用的阿鸡·2023-01-13 22:52

《统计学习方法》第 2 章“感知机”学习笔记

感知机是《统计学习方法》的介绍的第1个算法，是神经网络与SVM的基础。

liweiwei1419·2023-01-13 22:51

分类预测 | Python实现CNN-SVM卷积支持向量机多特征数据分类预测

分类预测|Python实现CNN-SVM卷积支持向量机多特征数据分类预测目录分类预测|Python实现CNN-SVM卷积支持向量机多特征数据分类预测基本描述模型描述程序设计参考资料基本描述Python实现

机器学习之心·2023-01-13 17:20

灰狼优化算法GWO优化SVM支持向量机惩罚参数c和核函数参数g，有例子

灰狼优化算法GWO优化SVM支持向量机惩罚参数c和核函数参数g，有例子，易上手，简单粗暴，替换数据即可，分类问题。仅适应于windows系统，质量保证，完美运行。

「已注销」·2023-01-13 16:54

【3 - 数据预处理】菜菜sklearn机器学习

sklearn中的数据预处理和特征工程第四期：sklearn中的降维算法PCA和SVD第五期：sklearn中的逻辑回归第六期：sklearn中的聚类算法K-Means第七期：sklearn中的支持向量机SVM

如何原谅奋力过但无声·2023-01-13 15:26

深度学习为什么如此受欢迎？都有哪些优点？

支持向量机(SVM)是一种有监督的机器学习算法，可用于分类或回归问题。它使用一种称为内核技巧的技术来转换数据，然后基于这些转换找到可能输出之间的最佳边界。

Metahuber·2023-01-13 13:23

基于酒店评论的文本情感分析

这里感谢大佬的分享的数据：原链接：https://blog.csdn.net/LiuKingJia/article/details/104228617本文中做的工作是将预料划分为积极和消极两种情感，目前使用的是SVM

夏荷影·2023-01-13 11:47

基于机器学习算法的微博评论情感分析实战（毕设项目）

之后利用分类算法，如朴素贝叶斯、SVM等，针对训练集的特征向量以及类标签进行训练，得到分类模型，并通过计算在测试集上的预测准确率、召回率等对分类器的分类效果以及不同参数影响进行性能评估。

数学是算法的灵魂·2023-01-13 10:21

获取AdaBoost模型的重要特征

AdaBoostClassifier.py#-*-coding:utf-8-*-importIOUtilasiouimportnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearnimportsvmfromsklearnimportm

WANG_DDD·2023-01-13 07:36

python递归_使用python+sklearn实现递归特征的消除

注意：另请参阅通过交叉验证消除递归特征sphx_glr_plot_rfe_digits_001print(__doc__)from sklearn.svm import SVCfrom sklearn.datasets

weixin_39743824·2023-01-13 01:29

递归式特征消除：Recursive feature elimination(RFE)

那么在以经典的SVM-RFE算法中来讨论此算法。

IT独白者·2023-01-13 01:59

SVM算法应用综合练习

目录一.Libsvm使用步骤数据格式创建项目文件数据二.人脸识别数据集的建立收集20张照片采集对应20张图片的68个特征点数组通过20个特征，计算出平均（mean）特征数组face_feature_mean.txt

?/Sky????·2023-01-12 18:23

【python】基于SVM算法的人脸表情识别

文章目录一.实验准备二.图片预处理三.Dlib提取人脸特征四.微笑识别1.建立模型2.图片检测模型3.相机检测模型五.总结六.参考链接一.实验准备下载实验所需包pipinstallscikit-imagepipinstallplaysoundpipinstallpandaspipinstallsklearn二.图片预处理这里图片的预处理包括人脸识别裁剪，数据集划分，具体操作和https://blo

机智的橙子·2023-01-12 18:22

基于卷积神经网络的笑脸数据集训练

人工智能机器学习大作业实验内容1理解人脸图像特征提取的各种方法（至少包括HoG、Dlib和卷积神经网络特征）；2.掌握笑脸数据集（genki4k）正负样本的划分、模型训练和测试的过程（至少包括SVM、CNN

Silenceada·2023-01-12 18:59

python3 集体智慧编程第九章advancedclassify.py代码

对于python2版本的集体智慧编程第九章SVM进行了修改，该代码适用于python3版本。

也不是很坑·2023-01-12 17:29

python3 带注释基于粗糙集的属性约简。

importpandasaspdfromcollectionsimportdefaultdictimportnumpyasnpimportscipy.ioassiofromscipy.ioimportsavematfromsklearnimportpreprocessingfromscipy.ioimportloadmatfromsklearn.svmimportSVCfromsklearnimp

也不是很坑·2023-01-12 17:56

数学建模：异常检测算法

由于在以上场景中，异常的数据量都是很少的一部分，因此诸如：SVM、逻辑回归等分类算法，都不适用，因为：监督学习算法适用于有大量的正向样本，也有大量的负向样本，有足够的样本让算法去学习其特征，且未来新出现的样本与训练样本分布一致

建模君Assistance·2023-01-12 17:24

为AI从业者/研究生/研究员专门定制的全网唯一高端AI训练营

如果现在一个面试官让你从零推导SVM的Dual、从零实现CRF、推导L

机智的叉烧·2023-01-12 10:38

支持向量机（SVM）入门(六，解决遗留问题）

但也出现了如下结果，看来任务没完没了（svm深似海？）

工业机器视觉设计和实现·2023-01-12 10:09

Apache Spark 机器学习数据源 2

数据源数据源作为机器学习的数据输入，以供给Spark进行机器学习，Spark技术框架除了支持Parquet、CSV、JSON以及JDBC这些常用的数据源，还提供一些特殊数据源的支持，例如，图像或者LIBSVM

uesowys·2023-01-12 08:05

66.物体检测算法：区域卷积神经网络（R-CNN）系列

1.R-CNNps：在计算机视觉中，深度学习之前，分类器用的是SVM2.兴趣区域（RoI）池化层目的是为了让每个锚框都可以变成一个自己想要的形状。

chnyi6_ya·2023-01-12 08:47

深度学习之目标检测第3章传统目标检测方法基本流程

目录Viola-JonesHOG+SVMDPMNMSSoft-NMS传统目标检测方法基本流程候选框滑动窗口特征计算机视觉和模式识别的一些方法基于颜色，形状，一些中高层次语义的方法PCA降维低层特征基于颜色

天人合一peng·2023-01-12 07:23

数据分享|逻辑回归、随机森林、SVM支持向量机预测心脏病风险数据和模型诊断可视化|附代码数据

原文链接：http://tecdat.cn/?p=24973最近我们被客户要求撰写关于预测心脏病风险的研究报告，包括一些图形和统计输出。世界卫生组织估计全世界每年有1200万人死于心脏病。在美国和其他发达国家，一半的死亡是由于心血管疾病简介心血管疾病的早期预后可以帮助决定改变高危患者的生活方式，从而减少并发症。本研究旨在查明心脏病最相关/风险因素，并使用机器学习预测总体风险。数据准备来源该数据集来

·2023-01-11 23:17

csv文件转成txt文件

csv文件转成txt文件借鉴文章https://blog.csdn.net/lqzdreamer/article/details/76549256#commentBox今天在跑svm小实验的时候，要把csv

怀里的折耳猫·2023-01-11 21:52

传统机器学习模型如何做在线预测

常见的机器学习模型包括但不限于：线性回归，Logistic回归决策树随机森林SVMBoosting（AdaBoost，XGBoost）隐式马尔可夫本文我们用一个实际的例子介绍如何使用ONNX生态的解决方案将

andy_haiying·2023-01-11 19:45

python图像分类_python实现支持向量机遥感图像分类

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

Fx.樂·2023-01-11 16:07

【Machine Learning 学习笔记】feature engineering中noisy feature的影响

【MachineLearning学习笔记】featureengineering中noisyfeature的影响通过本篇博客记录一下添加噪声对Lasso和SVM的影响，采用的数据集为sklearn的make_moons

quintus0505·2023-01-11 07:20

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