《机器学习》之《支持向量机》作业

原创 已于 2023-02-21 09:41:50 修改 · 158 阅读 · 0 ·
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#机器学习 #支持向量机 #人工智能

于 2022-11-20 11:34:03 首次发布
本文详细解析了《机器学习》课程中关于支持向量机的相关作业题，深入介绍了支持向量机的基本概念、原理及应用，为学习者提供了解题思路与方法。
机器学习作业6——svm支持向量机
u013731025的博客
06-08 1135
最关键的部分就是这里了，但是这里在上面理论部分的梯度下降法里头说明了，dw是L对w求偏导，db同理，lr是学习率，这个条件的意义是：当在当前超平面下，分割出来的当前这个样本点如果是正确的，并且处于间隔外，在惩罚中就不需要加入松弛参数变出的那一项。一开始把梯度下降法和SMO算法混起来了，主要是对梯度下降的损失函数和W的更新式子不知道怎么得出的，然后先去学了一遍拉格朗日函数，在看SMO理论的时候，感觉很难，不太像是梯度下降，回头多看了看最开始得出的目标函数。有了松弛变量后，就允许了一部分点可以被错误的分类。
吴恩达机器学习作业Python实现(六)：支持向量机
在无人问津的日子里默默努力
09-13 3013
在本练习前半部分，将对各种2D数据集使用支持向量机，通过这些数据集可以更加直观了解支持向量机的工作方式，以及如何在支持向量机中使用高斯核。后半部分，使用支持向量机搭建一个垃圾邮件分类器。
【机器学习】支持向量机
2301_82030102的博客
05-31 1147
在线性可分时，在原空间寻找两类样本的最优分类超平面。在线性不可分时，加入松弛变量并通过使用非线性映射将低维度输入空间的样本映射到高维度空间使其变为线性可分，这样就可以在该特征空间中寻找最优分类超平面。# 转换为小写# 移除HTML标签、处理URLs、电子邮件地址等# ... 其他替换规则 ...# 分词处理!# 初始化单词索引列表# 读取词汇表并处理每个单词# 移除非字母字符并检查单词长度continue# 获取单词在词汇表中的索引功能：将原始邮件文本转换为词汇表中的索引列表。
动手机器学习支持向量机+习题
m0_73202283的博客
04-01 1475
非参数化模型，当数据集规模增大时，其参数量也相应变多希望从这无数个可以分隔两个点集的超平面中，挑选出与任意一点间隔（margin）的最小值最大的平面。
机器学习编程作业-支持向量机
Chalatu6的博客
07-31 501
机器学习编程作业-支持向量机
机器学习——支持向量机
qq_73700531的博客
06-11 1074
支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种常用的监督学习算法，在分类和回归问题中都有广泛应用。其基本概念如下：支持向量：在SVM中，支持向量是训练数据集中离分割超平面最近的样本点。这些样本点对于确定分割超平面起到关键作用，决定了分类器的性能。分割超平面：SVM的目标是找到一个分割超平面，将数据集划分为不同的类别。在二维空间中，分割超平面是一条直线；在高维空间中，它是一个超平面。分割超平面使得两个不同类别的样本点距离该超平面最大化。
吴恩达机器学习课后作业——SVM支持向量机
红凯的博客
08-07 1838
本章为吴恩达机器学习课后作业解析，主要内容包括使用支持向量机（SVM）来构建垃圾邮件分类器以及如何在支持向量机中使用高斯核。
Python吴恩达机器学习作业 6 - 支持向量机
qq_41476257的博客
05-13 1039
编程作业 6 - 支持向量机 在本练习中，我们将使用支持向量机（SVM）来构建垃圾邮件分类器。我们将从一些简单的2D数据集开始使用SVM来查看它们的工作原理，然后，我们将对一组原始电子邮件进行一些预处理工作，并使用SVM在处理的电子邮件上构建分类器，以确定他们是否为垃圾邮件。 我们要做的第一件事是看一个简单的二维数据集，看看线性SVM如何对数据集进行不同的C值（类似于线性/逻辑回归中的正则化项）。 import numpy as np import pandas as pd import matplotl
机器学习实验 - 支持向量机SVM
qq_41626672的博客
10-31 2166
西南交通大学 机器学习实验7 支持向量机SVM （1）掌握间隔、支持向量、对偶、核函数等概念及计算方法。（2）基于多分类数据集，使用pandas+sklearn实现多分类预测。（3）通过精确率、召回率和F1值度量模型性能。（4）对比线性核和高斯核对分类性能的影响。
Python机器学习：支持向量机
faltas的博客
04-12 906
支持向量机
机器学习支持向量机算法综述(课设作业).zip
02-23
【项目价值】：可用在相关项目设计中，皆可应用在项目、毕业设计、课程设计、期末/期中/大作业、工程实训、大创等学科竞赛比赛、初期项目立项、学习/练手等方面，可借鉴此优质项目实现复刻，设计报告也可借鉴此项目...
编程作业（python）| 吴恩达 机器学习（6）支持向量机 SVM
12-21
∗∗∗ 点击查看 :吴恩达机器...本次作业的理论部分：吴恩达机器学习（七）支持向量机 编程环境：Jupyter Notebook 1. 线性 SVM 任务 观察惩罚项系数 C 对决策边界的影响，数据集：data/ex6data1.mat 在理论部分，
【机器学习教育】支持向量机（SVM）教学设计：概念讲解、课堂互动与实践作业
04-17
内容概要：该教案旨在让学生理解支持向量机（SVM）的基本概念、核心思想及其在简单数据集上的分类原理。教学重点在于SVM的核心概念，如最大间隔、支持向量；线性可分情况下SVM的分类原理。难点是理解如何找到最大...
第十二章-SVM支持向量机 深度之眼_吴恩达机器学习作业训练营
01-06
支持向量机（Support Vector Machines,简称SVM）是一个非常强大且广泛运用与工业界和学术界的算法，其为学习复杂的非线性方程提供了一直清晰且强大的方法。其即可用于分类问题，又可稍加变形运用到
Python《基于机器学习算法支持向量机SVM的股票交易策略》+源代码+文档说明
03-25
-机器学习(股票)，基于机器学习算法支持向量机SVM的交易策略 - 不懂运行，下载完可以私聊问，可远程教学 该资源内项目源码是个人的毕设，代码都测试ok，都是运行成功后才上传资源，答辩评审平均分达到96分，放心...
人工智能与机器学习：未来技术的颠覆性力量
2501_94058529的博客
11-19 939
摘要： 人工智能（AI）与机器学习（ML）已深度融入各行业，从自动驾驶、医疗诊断到金融风控和智能制造，展现出广泛的应用潜力。AI通过模拟人类智能执行复杂任务，ML则依赖数据自主优化算法，而深度学习（DL）进一步推动了图像、语音等非结构化数据的处理。尽管面临数据隐私、算法透明性和偏见等挑战，AI/ML的未来仍充满可能，量子计算等技术将加速其发展。随着技术进步，AI将成为推动社会变革的核心力量，重塑生活与工作方式。
基于学习的人工智能（3）机器学习基本框架
致力于大数据+AI 的应用创新。
11-24 673
机器学习通过算法从数据中获取经验，改进初始模型以更高效地完成任务。与基于知识的方法不同，机器学习不直接编程机器行为，而是设定目标让机器自主学习。其框架包含五个要素：目标（如分类、预测）、模型、算法、数据和知识。目标需转化为数学形式的损失函数（如分类错误率、预测误差），函数值越低表明性能越好。例如分类任务用错误比例作损失函数，预测任务用预测值与实际值的差距衡量准确性。
最新的python3.14版本下仿真环境配置深度学习机器学习相关
qq_42217078的博客
11-22 387
基于最新版本环境（Python 3.14.0a5 + PyCharm 24.03 + Windows 虚拟环境），以下是深度学习 机器学习核心库的终端安装命令 整理汇总。
C机器学习.NET生态库应用
最新发布
2509_93946247的博客
11-25 148
更绝的是支持ONNX模型集成，之前用PyTorch训练好的图像分类模型，转成ONNX格式后直接通过mlContext.Model.LoadTensorFlowModel加载，在 Core项目里当中间件调用，推理速度比用Python服务快了两倍不止。的多线程处理要手动锁住MemoryPool，不然容易爆栈。最让我惊喜的是AutoML功能，调用mlContext.Auto().CreateRegressionExperiment()自动调参，原本要折腾三天的参数优化，喝杯咖啡功夫就出结果了。
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