Stanford机器学习-支持向量机SVM

最新推荐文章于 2021-11-26 11:59:00 发布
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本文为Stanford大学机器学习课程中支持向量机(SVM)部分的学习总结，深入探讨SVM的基本原理及其应用。
处理Stanford cars数据集用于目标检测训练
风源-
12-10 2763
处理cars_annos.mat文件： 提取去数据集的类型名称 提取出序号, 图片名, 类别, 属于测试集还是训练集 import scipy.io # 提取标签 def process1(): data = scipy.io.loadmat('./data/cars_annos.mat') class_names = data['class_names'] f_class = open('label_map.txt1', 'w') num = 1 fo..
Standford cars数据集处理及使用
weixin_43465820的博客
04-21 6930
Standford cars数据集处理及使用Standford cars介绍数据集形式数据处理 Standford cars介绍 共16185张不同型号的汽车图片，训练集8144张，测试集8041张。 官网下载链接：Standford cars官网下载地址 若linux下载请参考文章 数据集形式 下载主要得到 1、16185张数据集文件夹：car_ims 2、标注文件：cars_annos.mat 下图为.mat文件中的存储形式。分别为annotations（路径+文件名；bbox；类别；是否为测试集（测0
Stanford Cars Dataset 斯坦福汽车数据集-数据集
03-17
3D对象表示是用于多视图对象类检测和场景理解的宝贵资源。细粒度识别是计算机视觉的一个不断发展的子领域，在区分细微的外观差异方面有许多实际应用。这些汽车数据集包含用于组建模型的出色培训和测试集，可以相互区分汽车。 Stanford Cars Dataset_datasets.txt Stanford Cars Dataset01_datasets.zip Stanford Cars Dataset02_datasets.zip Stanford Cars Dataset03_datasets.zip
机器学习（3）支持向量机SVM
王乾的博客
04-27 669
前言SVM（support vector machine）算法属于机器学习算法里面（不包括深度学习算法）理论比较复杂同时十分有效的分类算法，因此在学习过程中也花了不少心思，尤其是一些证明过程。网上也已经有许多整理好的博文，动笔过程中在学习这些前辈的博文的基础上加上自己对这些算法的理解以及一些实际的利用。另外，因为是站在自己理解的基础上写这篇文章，所以可能很多部分的具体过程不是特别详细，需要更加详细...
Stanford机器学习---第八讲. 支持向量机SVM
MachineLP的专栏
09-04 1143
 本栏目（Machine learning）包括单参数的线性回归、多参数的线性回归、Octave Tutorial、Logistic Regression、Regularization、神经网络、机器学习系统设计、SVM（Support Vector Machines 支持向量机）、聚类、降维、异常检测、大规模机器学习等章节。所有内容均来自Standford公开课machine lear
Stanford机器学习--- 支持向量机SVM
Kaitiren的专栏
12-13 2752
Stanford机器学习--- 支持向量机SVM 单参数的线性回归、多参数的线性回归、Octave Tutorial、Logistic Regression、Regularization、神经网络、机器学习系统设计、SVM（Support Vector Machines 支持向量机）、聚类、降维、异常检测、大规模机器学习等章节。所有内容均来自Standford公开课machine
Stanford机器学习---第八讲 支持向量机SVM
gfjjggg的博客
01-27 364
Stanford机器学习---第八讲 支持向量机SVM
【机器学习】支持向量机(SVM)代码练习
fengdu78的博客
11-26 5350
本课程是中国大学慕课《机器学习》的“支持向量机”章节的课后代码。课程地址：https://www.icourse163.org/course/WZU-1464096179课程完整代码：ht...
Stanford机器学习---第8讲. 支持向量机SVM
海燕
07-20 1081
本栏目（Machine learning）包括单参数的线性回归、多参数的线性回归、Octave Tutorial、Logistic Regression、Regularization、神经网络、机器学习系统设计、SVM（Support Vector Machines 支持向量机）、聚类、降维、异常检测、大规模机器学习等章节。所有内容均来自Standford公开课machine learning
机器学习-支持向量机
D.W 的专栏
06-02 1946
引文：自支持向量机SVM问世以来，就被推崇为最好的分类算法。神经网络算法也比较流行，但由于神经网络比较复杂，所以很多时候使用的并不是神经网络而是SVM。博主在看paper的时候，很多的paper用到的无非就是SVM，RM之类的。像Adaboost这中算法我还没看到论文里面用过，有时间自己去尝试下，看看效果如何。对于本章节，会分两个层次来讲 线性可分 线性不可分 要明白什么是支持向量机 Support
精选资源
一步一步机器学习（四）：支持向量机
01-06
多分类SVM学习了支持向量机原理详解(八): 多类分类SVM这个知乎专栏的相关知识.(Stanford CS229 notes没有这部分内容，为了知识的完整性还是选择自己找资料看了)真的很感谢网上各位大佬细心的梳理推导与总结。
5.6算法-分类-svm-支持向量机
轩宇
08-11 761
https://blog.youkuaiyun.com/u011630575/article/details/78916747 SVM SVM：Support Vector Machine 中文名：支持向量机 学习模型 有监督学习：需要事先对数据打上分类标签，这样机器就知道数据属于哪一类。 无监督学习：数据没有打上分类标签，有可能因为不具备先验知识，或打标签的成本很高，需要机器代替我们部分完成改工作，比如将数...
一文详解支持向量机（SVM）
Paper weekly
12-11 1069
©PaperWeekly 原创 ·作者｜王东伟单位｜Cubiz研究方向｜深度学习本文介绍支持向量机（Support Vector Machine，SVM）。在上一篇文章关于逻辑回归的叙...
lenz0a89.gsd Lenze E84AYCPM gsd
12-05
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【大厂+2025】500+真题考点合规备考双通！.zip
12-05
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【微服务架构】基于Spring Cloud Alibaba的秒杀系统设计：高并发场景下库存超卖与分布式事务解决方案
12-05
内容概要：本文详细介绍了“秒杀商城”微服务架构的设计与实战全过程，涵盖系统从需求分析、服务拆分、技术选型到核心功能开发、分布式事务处理、容器化部署及监控链路追踪的完整流程。重点解决了高并发场景下的超卖问题，采用Redis预减库存、消息队列削峰、数据库乐观锁等手段保障数据一致性，并通过Nacos实现服务注册发现与配置管理，利用Seata处理跨服务分布式事务，结合RabbitMQ实现异步下单，提升系统吞吐能力。同时，项目支持Docker Compose快速部署和Kubernetes生产级编排，集成Sleuth+Zipkin链路追踪与Prometheus+Grafana监控体系，构建可观测性强的微服务系统。; 适合人群：具备Java基础和Spring Boot开发经验，熟悉微服务基本概念的中高级研发人员，尤其是希望深入理解高并发系统设计、分布式事务、服务治理等核心技术的开发者；适合工作2-5年、有志于转型微服务或提升架构能力的工程师； 使用场景及目标：①学习如何基于Spring Cloud Alibaba构建完整的微服务项目；②掌握秒杀场景下高并发、超卖控制、异步化、削峰填谷等关键技术方案；③实践分布式事务（Seata）、服务熔断降级、链路追踪、统一配置中心等企业级中间件的应用；④完成从本地开发到容器化部署的全流程落地； 阅读建议：建议按照文档提供的七个阶段循序渐进地动手实践，重点关注秒杀流程设计、服务间通信机制、分布式事务实现和系统性能优化部分，结合代码调试与监控工具深入理解各组件协作原理，真正掌握高并发微服务系统的构建能力。
MATLAB基于3D FDTD的微带线馈矩形天线分析[用于模拟超宽带脉冲通过线馈矩形天线的传播，以计算微带结构的回波损耗参数]
最新发布
12-05
MATLAB基于3D FDTD的微带线馈矩形天线分析[用于模拟超宽带脉冲通过线馈矩形天线的传播，以计算微带结构的回波损耗参数]内容概要：本文介绍了基于3D FDTD（时域有限差分）方法在MATLAB平台上对微带线馈电的矩形天线进行分析的技术方案，旨在模拟超宽带脉冲通过该天线结构的传播过程，并重点计算微带结构的回波损耗参数。该方法通过数值仿真手段精确建模电磁波在天线中的传播特性，适用于高频电磁场仿真与天线性能评估，能够有效支持天线设计优化。文中可能涵盖FDTD算法的基本原理、网格划分、边界条件设置、激励源配置及结果后处理等关键环节。; 适合人群：具备电磁场与微波技术基础知识，熟悉MATLAB编程，从事天线设计、射频工程或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①开展超宽带天线的设计与性能仿真；②研究微带天线在脉冲激励下的瞬态响应特性；③计算和优化天线的回波损耗（S11参数），提升匹配性能；④教学与科研中用于电磁仿真方法的实践训练。; 阅读建议：建议读者结合FDTD理论基础与MATLAB编程实践，逐步实现仿真流程，重点关注时间步长、空间网格精度和边界条件对仿真结果的影响，并通过对比仿真与实测数据验证模型准确性。
使用PPG估算心率-SpO2的Matlab开发.zip
12-05
使用PPG估算心率_SpO2的Matlab开发.zip
斯坦福机器学习公开课中文笔记全集1-12期
5. 支持向量机（Support Vector Machine, SVM）：一种基于统计学的分类方法，通过寻找最优的超平面来对数据进行分类。 6. 随机森林（Random Forest）：一种集成学习方法，通过构建多个决策树进行决策来提高模型的...
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