SVM-support vector machine

最新推荐文章于 2024-07-11 18:30:49 发布
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分类专栏： 数据结构与算法
本文介绍了机器学习领域的核心算法，包括分类算法如支持向量机(SVM)、最近邻算法等；回归算法如支持向量回归(SVR)、岭回归等；聚类算法如K-means、谱聚类等，并简要提及了关联规则学习算法Apriori。

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classification
Algorithms: SVM, nearest neighbors, random forest, …
regression
Algorithms: SVR, ridge regression, Lasso, …
cluster
Algorithms: k-Means, spectral clustering, mean-shift, …

apriori

Support Vector Machine Algorithm(SVM)算法详细解析
keith0812的专栏
06-19 2675
作者：keith 本文参考了 JULY 的三层SVM讲解网址http://blog.youkuaiyun.com/v_july_v/article/details/7624837#comments 还有jerrylead的smo算法实现网址http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/03/18/1988419.html leo zhang的svm学习网址
SVM(Support Vector Machine).zip
05-26
支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种在机器学习领域广泛应用的监督学习模型，尤其在分类和回归任务上表现出色。SVM的核心思想是找到一个最优超平面，使得两类样本之间的间隔最大，以此来达到最好的泛化...
支持向量机（Support Vector Machine，SVM）算法 简介
galoiszhou的博客
12-22 1490
决策树在每次划分的时候, 理想的是每个条件分支都能够最大化地去划分这些样本, 每个检点的信息熵低, 样本的一致性高.计算成本会更高. 面对复杂样本的时候, 没有办法很好的区分, 模型上限很低.由多棵决策树组成，随机指的是每一个决策树的样本是随机从数据集中采样得到的。判断某个节点去掉后, 模型的准确度如果没有降低, 就可以减掉这个节点.随机森林属于集中学习 (Ensemble Learning).对一棵树进行简化, 减少它的复杂度, 提高模型的泛化能力.用来衡量一个节点内信息的不确定性的。
机器学习：支持向量机 (Support Vector Machine)算法原理及python实现
weixin_51998427的博客
02-14 2058
支持向量机（Support Vector Machine，SVM） 是一种用于分类问题的监督算法。SVM模型将实例表示为空间中的点，将使用一条直线（超平面）分隔数据点，且是两类数据间隔（边距：超平面与最近的类点之间的距离）最大。只通过几个支持向量就确定了超平面，说明它不在乎细枝末节，所以不容易过拟合，但不能确保一定不会过拟合。可以处理复杂的非线性问题。如图所示的几个将训练样本分开的超平面可能有很多，应选择”正中间”, 容忍性好, 鲁棒性高, 泛化能力最强。且此个超平面以最大边距将样本分开。
机器学习算法原理系列篇12: 支撑向量机 （support vector machine）算法推导
《人工智能原理与实践》作者
03-03 1210
更多有趣和专业的人工智能相关文章，微信搜索 : robot-learner ， 或扫码 支撑向量机算法（Support Vector Machine）是一种常用的分类算法，尤其在较小的样本训练集中能得到比其他算法更好的效果。支撑向量算法的参数由训练样本中少量的几个样本点决定。其基本思想在于，如果能保证训练数据中最难分类的少数样本点具有最大置信度的正确分类结果，那么数据中其...
LIBSVM -- A Library for Support Vector Machines--转
06-15 490
原文地址：http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/index.html Chih-Chung Chang andChih-Jen Lin Version 3.21 released on December 14, 2015. It conducts some minor fixes.LIBSVM toolsprovides...
【机器学习】12.十大算法之一支持向量机(SVM - Support Vector Machine)算法原理讲解
weixin_50804299的博客
07-11 3104
支持向量机（SVM）是一种高效的监督学习算法，广泛应用于分类和回归问题。它通过在特征空间中寻找一个最优的超平面来区分不同类别的数据点，目标是最大化两类数据点之间的间隔，从而提高模型的泛化能力。SVM的关键概念包括超平面、间隔、支持向量以及核函数，其中核函数允许SVM处理非线性问题，通过将数据映射到更高维的空间来寻找线性可分的超平面。此外，软间隔和正则化技术用于处理数据的非完全线性可分性，同时控制模型复杂度，防止过拟合。
Hypersphere-support-vector-machine.zip_OC-SVM matlab_hyperspher
07-15
超球体支持向量机（Hypersphere Support Vector Machine，简称HSVM）是一种在机器学习领域中的单类分类模型，特别适用于异常检测或者未知数据的分类。它基于支持向量机（SVM）理论，但不同于传统的二类SVM，HSVM关注...
SVM(Support Vector Machine).rar
10-19
支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一类按监督学习（supervised learning）方式对数据进行二元分类的广义线性分类器（generalized linear classifier），其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面...
SVM (Support Vector Machine) 笔记
03-31
**支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）**是一种强大的监督学习模型，用于分类和回归分析。在机器学习领域，SVM以其优秀的泛化能力和处理小样本数据的能力而备受推崇。本笔记将深入探讨SVM的核心概念、...
SVM-KMExample.zip_Svm vector machine_vector_zip
09-19
支持向量机（SVM，Support Vector Machine）是一种在机器学习领域广泛应用的监督学习模型，尤其在分类和回归任务中表现出色。SVM的核心思想是找到一个最优的超平面，这个超平面能够最大化数据集中的类间间隔，从而...
理解LIBSVM: A Library for Support Vector Machines
chensheng312的专栏
06-15 3794
为了更好的利用由 Chih-Chung Chang and Chih-Jen Lin 提供的libsvm库，该博文主要理解其提供的《LIBSVM: A Library for Support Vector Machines》文档。
[机器学习] 分类 --- Support Vector Machine (SVM)
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摩登都市天空---专栏
07-11 2万+
1. 基本概念 支持向量机（Support Vector Machine, SVM）的基本模型是在特征空间上找到最佳的分离超平面使得训练集上正负样本间隔最大。SVM是用来解决二分类问题的有监督学习算法，在引入了核方法之后SVM也可以用来解决非线性问题。 一个普通的SVM是一条直线，用来完美划分linearly separable 的两类。但这又不是一条普通的直线，这是无数条可以分类的直线中最完...
计算机网络学习中学员常见问题与改进方法
08-15
计算机网络学习中学员常见问题与改进方法+
基于高斯混合模型（GMM）和主成分分析（PCA）的疲劳语音识别.zip
08-15
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
Java毕业设计基于SpringBoot+Vue开发的智慧农业系统源码+数据库（高分项目）
08-15
Java毕业设计基于SpringBoot+Vue开发的智慧农业系统源码+数据库（高分项目），个人大四的毕业设计、经导师指导并认可通过的高分设计项目，评审分99分，代码完整确保可以运行，小白也可以亲自搞定，主要针对计算机相关专业的正在做毕设的学生和需要项目实战练习的学习者，也可作为课程设计、期末大作业。 Java毕业设计基于SpringBoot+Vue开发的智慧农业系统源码+数据库（高分项目）Java毕业设计基于SpringBoot+Vue开发的智慧农业系统源码+数据库（高分项目）Java毕业设计基于SpringBoot+Vue开发的智慧农业系统源码+数据库（高分项目）Java毕业设计基于SpringBoot+Vue开发的智慧农业系统源码+数据库（高分项目）Java毕业设计基于SpringBoot+Vue开发的智慧农业系统源码+数据库（高分项目）Java毕业设计个人大四的毕业设计、经导师指导并认可通过的高分设计项目，评审分99分，代码完整确保可以运行，小白也可以亲自搞定，主要针对计算机相关专业的正在做毕设的学生和需要项目实战练习的学习者，也可作为课程设计、期末大作业。个人大四的毕业设计 收起
用bp神经网络预测油田产量
最新发布
08-15
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/82cb66f4d6b4 用bp神经网络预测油田产量（最新、最全版本！打开链接下载即可用！）
2_JFM7VX690T型SRAM型现场可编程门阵列技术手册.pdf
08-15
JFM7VX690T型SRAM型现场可编程门阵列技术手册主要介绍的是上海复旦微电子集团股份有限公司（简称复旦微电子）生产的高性能FPGA产品JFM7VX690T。该产品属于JFM7系列，具有现场可编程特性，集成了功能强大且可以灵活配置组合的可编程资源，适用于实现多种功能，如输入输出接口、通用数字逻辑、存储器、数字信号处理和时钟管理等。JFM7VX690T型FPGA适用于复杂、高速的数字逻辑电路，广泛应用于通讯、信息处理、工业控制、数据中心、仪表测量、医疗仪器、人工智能、自动驾驶等领域。 产品特点包括： 1. 可配置逻辑资源（CLB），使用LUT6结构。 2. 包含CLB模块，可用于实现常规数字逻辑和分布式RAM。 3. 含有I/O、BlockRAM、DSP、MMCM、GTH等可编程模块。 4. 提供不同的封装规格和工作温度范围的产品，便于满足不同的使用环境。 JFM7VX690T产品系列中，有多种型号可供选择。例如： - JFM7VX690T80采用FCBGA1927封装，尺寸为45x45mm，使用锡银焊球，工作温度范围为-40°C到+100°C。 - JFM7VX690T80-AS同样采用FCBGA1927封装，但工作温度范围更广，为-55°C到+125°C，同样使用锡银焊球。 - JFM7VX690T80-N采用FCBGA1927封装和铅锡焊球，工作温度范围与JFM7VX690T80-AS相同。 - JFM7VX690T36的封装规格为FCBGA1761，尺寸为42.5x42.5mm，使用锡银焊球，工作温度范围为-40°C到+100°C。 - JFM7VX690T36-AS使用锡银焊球，工作温度范围为-55°C到+125°C。 - JFM7VX690T36-N使用铅锡焊球，工作温度范围与JFM7VX690T36-AS相同。 技术手册中还包含了一系列详细的技术参数，包括极限参数、推荐工作条件、电特性参数、ESD等级、MSL等级、重量等。在产品参数章节中，还特别强调了封装类型，包括外形图和尺寸、引出端定义等。引出端定义是指对FPGA芯片上的各个引脚的功能和接线规则进行说明，这对于FPGA的正确应用和电路设计至关重要。 应用指南章节涉及了FPGA在不同应用场景下的推荐使用方法。其中差异说明部分可能涉及产品之间的性能差异；关键性能对比可能包括功耗与速度对比、上电浪涌电流测试情况说明、GTH Channel Loss性能差异说明、GTH电源性能差异说明等。此外，手册可能还提供了其他推荐应用方案，例如不使用的BANK接法推荐、CCLK信号PCB布线推荐、JTAG级联PCB布线推荐、系统工作的复位方案推荐等，这些内容对于提高系统性能和稳定性有着重要作用。 焊接及注意事项章节则针对产品的焊接过程提供了指导，强调焊接过程中的注意事项，以确保产品在组装过程中的稳定性和可靠性。手册还明确指出，未经复旦微电子的许可，不得翻印或者复制全部或部分本资料的内容，且不承担采购方选择与使用本文描述的产品和服务的责任。 上海复旦微电子集团股份有限公司拥有相关的商标和知识产权。该公司在中国发布的技术手册，版权为上海复旦微电子集团股份有限公司所有，未经许可不得进行复制或传播。 技术手册提供了上海复旦微电子集团股份有限公司销售及服务网点的信息，方便用户在需要时能够联系到相应的服务机构，获取最新信息和必要的支持。同时，用户可以访问复旦微电子的官方网站(***以获取更多产品信息和公司动态。
写一段支持向量机SVM（Support Vector Machine）
03-31
支持向量机SVM是一种常用的分类算法，它能够将数据集划分为两个或多个类别，并且在处理高维数据时表现出色。SVM的基本思想是将线性不可分问题转化为高维空间中的线性可分问题，然后通过寻找最优超平面来实现分类。在...
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