SVM神经网络

最新推荐文章于 2021-07-11 23:33:35 发布
最新推荐文章于 2021-07-11 23:33:35 发布
阅读量4k 收藏 6
点赞数 3
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 神经网络 R
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Intelligebce/article/details/82145466
博客介绍了支持向量机（SVM）的主要思想，即建立超平面使正例和范例隔离边缘最大化。还提到了支持向量的定义，以及在线性可分模式下，使用拉格朗日乘子方法将寻找最优超平面的原问题转化为对偶问题来解决约束最优问题。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

A、SVM主要思想

   给定训练样本，支持向量机建立一个超平面作为决策平面，使得正例和范例之间的隔离边缘被最大化。

B、支持向量

 

使得上式中条件表达式等号成立的点称为支持向量

 

线性可分模式

 

C、寻找最优超平面的二次最优化

原问题：

使用拉格朗日乘子方法解决约束最优问题

转化为对偶问题：

 

 

 

周志华《Machine Learning》学习笔记（6）--神经网络
VAY-长跑
12-20 1万+
上篇主要讨论了决策树算法。首先从决策树的基本概念出发，引出决策树基于树形结构进行决策，进一步介绍了构造决策树的递归流程以及其递归终止条件，在递归的过程中，划分属性的选择起到了关键作用，因此紧接着讨论了三种评估属性划分效果的经典算法，介绍了剪枝策略来解决原生决策树容易产生的过拟合问题，最后简述了属性连续值/缺失值的处理方法。本篇将讨论现阶段十分热门的另一个经典监督学习算法–神经网络。
浅层神经网络、SVM算法原理解析
weixin_42620091的博客
12-12 1399
反馈系统 多层向前神经网络 1，逼近复杂函数； 2，将神经元的输出压缩进特定边界。 使用神经网络训练数据之前，确定神经网络的层数，以及每层单元的个数 特征向量在被传入输入层时通常被先标准化(normalize）到0和1之间 对于分类问题，几个分类几个输出单元 没有明确的规则来设计最好有多少个隐藏层 根据实验测试和误差，以及准确度来实验并改进 Backpropagation算法 对比经过神经网...
十一.SVM神经网络
11-21 303
占个坑，后面来写 转载于:https://www.cnblogs.com/pythonlearing/p/9996445.html
一种结合门控循环单元 (GRU) 和支持向量机 (SVM) 的神经网络架构(代码实现）
haosen
07-11 1295
门控循环单元 网络结构(GRU) 是基于长短期记忆 (LSTM) 单元的变体，两者都是循环神经网络 (RNN) 的类型。通过经验证据，两种模型都已被证明在各种机器学习任务中有效，例如自然语言处理、语音识别和文本分类等。传统上与大多数神经网络一样，上述两种 RNN 变体都使用 Softmax 函数作为最终的输出层，并使用交叉熵函数来计算其损失。在本文中，我们通过在 GRU 模型的最终输出层中引入支持向量机 (SVM) 作为 Softmax 的替代品来对该模式进行修正。此外，交叉熵函数应替换为margin-b.
神经网络SVM实现分类算法
07-23
神经网络SVM算法，实现函数数据的分类等
SVM神经网络,svm神经网络应用,matlab
09-10
不过，"SVM神经网络"这个术语通常指的是独立的SVM模型，而不是一个特定的融合模型。 回归网络，如线性回归、多项式回归、随机森林回归或梯度提升回归，是另一种预测连续变量的机器学习方法。它们与SVM回归的主要...
SVM神经网络的回归预测分析---上证开盘指数预测_svm预测_SVM神经网络的回归预测分析_回归预测_
10-03
**SVM（支持向量机）与神经网络的回归预测分析** 在金融领域，预测股票市场，特别是上证指数的开盘价，是许多投资者和分析师关注的重要任务。本主题聚焦于利用支持向量机（SVM）和神经网络进行回归预测，以期准确...
代码 基于SVM神经网络的葡萄酒种类识别代码
06-04
代码 基于SVM神经网络的葡萄酒种类识别代码代码 基于SVM神经网络的葡萄酒种类识别代码代码 基于SVM神经网络的葡萄酒种类识别代码代码 基于SVM神经网络的葡萄酒种类识别代码代码 基于SVM神经网络的葡萄酒种类识别代码...
MATLAB程序SVM神经网络的回归预测分析---上证开盘指数预测.zip
最新发布
09-15
在本项目中，我们主要...综上所述，这个项目展示了如何使用MATLAB的SVM神经网络进行回归预测，特别是在金融领域的应用。通过理解并掌握这些步骤，我们能够构建一个有效的模型来预测上证开盘指数，为投资决策提供参考。
SVM神经网络的数据分类预测-matlab
02-01
利用SVM神经网络进行分类预测，以某葡萄酒分类为例的matlab程序
SVM神经网络的预测.rar
11-26
SVM支持向量机，时间序列预测案例，案例基础简单容易上手，还有更多资源请加qq群107794826。
SVM神经网络的回归预测分析
04-19
SVM神经网络的回归预测分析
SVM神经网络的数据分类预测
05-11
MATLAB案例：SVM神经网络的数据分类预测
SVM神经网络的数据分类预测-葡萄酒种类识别
03-25
SVM神经网络的数据分类预测-葡萄酒种类识别 matlab程序供大家学习
ML 徒手系列 SVM
weixin_34365635的博客
09-12 125
在Lagrange乘子法中，介绍了如何构建及如何使用对偶函数，对目标问题进行求解。 这一章利用L乘子法对SVM进行推导。 SVM 即支持向量机，是通过求解超平面进行分类的一种算法。所谓的支持向量，是在最大间隔边界上的向量。 问题来源：　 如何求解上图中红色线的参数：W b 红色线可表示为：　 点到直线的距离： 在此以直线为分界线是为了可视化，实际当中是超平面。...
[笔记]朴素贝叶斯·神经网络·SVM
Something
08-17 1374
朴素贝叶斯在上一讲中的特征xix_i 只能取0，1，二元值；一般化的朴素贝叶斯算法中，特征xix_i 能取{1,2,...,ki}\{1,2,...,k_i\}。 这样在对p(x|y)p(x| y)进行建模时，就要使用多项式分布，而不是伯努利分布。如果特征是连续值，那么就需要将其离散化，离散到有限的k个值。 例子：居住面积 当原始的连续值在多项分布中建模效果不是很好时，离散这些特征然后使用
SVM
Wan Yi
06-15 449
结构之法，算法之道 http://blog.youkuaiyun.com/v_july_v/article/details/7624837?reload#csharp
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值