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最新推荐文章于 2023-03-09 00:30:00 发布
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arrange0
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opencv SVM
weixin_54721788的博客
02-25 3283
官方文档的源代码 #include <iostream> #include <opencv2/core.hpp> #include <opencv2/imgproc.hpp> #include "opencv2/imgcodecs.hpp" #include <opencv2/highgui.hpp> #include <opencv2/ml.hpp> using namespace cv; using namespace cv::ml; u
线性SVM
xuxuxuxuri的博客
08-11 6964
本人写的第一篇博客，心中不免忐忑。断断续续学习了SVM算法，发现还是比较抽象难懂。背后的数学推导涉及了许多高深的数学知识，有些还是没要搞懂。有些太难的部分本人觉得没必要都搞懂，毕竟我们不是专门学数学的，只要会拿来用就行了。本篇介绍了线性SVM的简单推导，是SVM的入门级知识。文中有论述不清楚或者错误的地方还请批评指正。
pySVM
arrange0的博客
03-25 356
import mathimport numpy as np#from sklearn import preprocessing, cross_validation, svmfrom sklearn import preprocessing, svmimport matplotlib.pyplot as pltfrom matplotlib import styleimport sklearnimp...
SVM
kong
02-13 8572
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，比如将数据进行聚类，方便后人工对每个类进行分析。 SVM 是有监督的学习模型：可以进行模式识别、分类以及回归分析。 SV...
SVM简介
W_H_M_2018的博客
04-09 9446
SVM，全称是support vector machine，中文名叫支持向量机。 SVM是一个面向数据的分类算法，它的目标是为确定一个分类超平面，从而将不同的数据分隔开。 扩展： 支持向量机学习方法包括构建由简至繁的模型：线性可分支持向量机、线性支持向量机及非线性支持向量机。 当训练数据线性可分时，通过硬间隔最大化，学习一个线性的分类器，即线性可分支持向量机，又称为硬间隔支持向量机； 当...
SVM通俗详解
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WGS.
07-08 9万+
SVM，英文全称为 Support Vector Machine，中文名为支持向量机，由数学家Vapnik等人早在1963年提出。在深度学习兴起之前，SVM一度风光无限，是机器学习近几十年来最为经典的，也是最受欢迎的分类方法之一。 1 SVM与“三八线” 不少人在初识SVM时会感觉到高深难懂。现在，就从你我熟知的“三八线”来走进SVM的思想内涵。 回忆下小时候，同桌同学经常会用粉笔或是小刀在课桌中间划一条“三八线”将课桌一分为二。大家约定好每个人只能在自己的那半课桌领域活动，谁也不能越界，越界是小猪、小狗。
SVM算法
优快云XXCQ的博客
03-09 2971
需要注意的是，在实际应用中，我们可能会遇到非线性可分的情况，此时可以通过核函数将数据映射到高维空间，使得数据在该空间中线性可分。它的核心思想是最大化分类边界的间隔，并利用支持向量来确定最优的超平面，从而实现高效的分类。以上就是SVM算法的公式推导过程，通过最大化支持向量到分类超平面的距离，SVM算法可以在高维空间中寻找最优的分类超平面，从而实现对数据的分类。寻找最优的超平面：在给定的训练数据中，SVM算法会寻找一个最优的超平面，使得将数据分为两个类别的间隔最大化。通过求解上述对偶问题，我们可以得到最优的。
SVM模型
qq_51934529的博客
09-01 2514
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hog+SVM
lamanchas的博客
12-01 7688
OpenCV+python计算机视觉图像处理_哔哩哔哩_bilibili 目录 HOG（梯度直方图） 应用场景 HOG 基本概念 模块划分 计算模块的梯度和方向， bin投影， 各个模块的hog如何计算 cell的复用？ svm的判决image 小狮子识别：SVM+HOG 样本 样本准备 hog+SVM 代码 HOG（梯度直方图） 应用场景 主要是将这种方法应用在静态图像中的行人检测上，但在后来，他们也将其应用在电影和视频中的行人检测，以及静态图像中的车辆和常见动物的检测。
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svm.rar_SVM matlab_SVM工具箱下载
09-22
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中表现出色。SVM的核心思想是找到一个最优的超平面，使得不同类别的样本尽可能地被这个超平面最大程度...
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QPSO-SVM、PSO-SVM、SVM分类预测对比（Matlab完整源码和数据)
11-15
QPSO-SVM（量子粒子群优化支持向量机）、PSO-SVM（粒子群优化支持向量机）、SVM（支持向量机）分类预测对比（Matlab完整源码和数据) 应用于支持向量机进行分类，并对比改进算法与标准粒子群算法的预测性能，结果...
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matlab_GA-SVM预测_GA_SVM_GA-SVM_matlab_SVM_
09-28
标题中的"matlab_GA-SVM预测_GA_SVM_GA-SVM_matlab_SVM_"表明这是一个关于使用MATLAB实现遗传算法（GA）优化的支持向量机（SVM）预测模型的项目。在这个项目中，GA被用来寻找SVM的最佳参数，以提高模型的预测性能。 ...
openoffice editor的源代码
最新发布
12-14
下载前必看：https://pan.quark.cn/s/5115fbb20cc7 JODConverter - Cli ================== This is the client command line tool module of the Java OpenDocument Converter (JODConverter) project. JODConverter automates conversions between office document formats using LibreOffice or Apache OpenOffice. Licensing -------- Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); you may not use this file except in compliance with the License. You may obtain a copy of the License at http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 Unless required by applicable law or agreed to in writing, software distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. See the Licens...
基于模型预测控制对PMSM进行FOC控制，模拟控制了PMSM的速度（Simulink仿真实现）
12-14
基于模型预测控制对PMSM进行FOC控制，模拟控制了PMSM的速度（Simulink仿真实现）内容概要：本文介绍了基于模型预测控制（MPC）对永磁同步电机（PMSM）进行磁场定向控制（FOC），并通过Simulink仿真平台实现了对PMSM转速的精确控制。文中详细构建了PMSM的数学模型，设计了MPC控制器，并将其与传统的FOC策略相结合，以提升系统的动态响应性能与鲁棒性。仿真结果验证了该控制方法在速度调节、抗干扰能力及电流控制精度方面的有效性，展示了其在高性能电机驱动系统中的应用潜力。; 适合人群：具备电机控制理论基础和Simulink仿真经验，从事电气工程、自动化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用于高性能电机控制系统的设计与仿真研究；②为PMSM控制算法的优化提供技术参考，特别是在需要快速响应和高精度控制的应用场合，如电动汽车、工业伺服系统等；③帮助理解MPC与FOC融合控制的实现机制与优势。; 阅读建议：建议结合Simulink模型同步操作，深入理解MPC控制器的设计步骤与参数整定方法，并可通过修改负载条件或参考转速进一步测试系统鲁棒性，强化理论与实践的结合。
网络工程基于SecureCRT的Python自动化脚本开发：毕业设计中多设备配置验证与日志采集系统实现
12-14
内容概要：本文围绕SecureCRT自动化脚本开发在毕业设计中的应用，系统介绍了如何利用SecureCRT的脚本功能（支持Python、VBScript等）提升计算机、网络工程等相关专业毕业设计的效率与质量。文章从关键概念入手，阐明了SecureCRT脚本的核心对象（如crt、Screen、Session）及其在解决多设备调试、重复操作、跨场景验证等毕业设计常见痛点中的价值。通过三个典型应用场景——网络设备配置一致性验证、嵌入式系统稳定性测试、云平台CLI兼容性测试，展示了脚本的实际赋能效果，并以Python实现的交换机端口安全配置验证脚本为例，深入解析了会话管理、屏幕同步、输出解析、异常处理和结果导出等关键技术细节。最后展望了低代码化、AI辅助调试和云边协同等未来发展趋势。; 适合人群：计算机、网络工程、物联网、云计算等相关专业，具备一定编程基础（尤其是Python）的本科或研究生毕业生，以及需要进行设备自动化操作的科研人员； 使用场景及目标：①实现批量网络设备配置的自动验证与报告生成；②长时间自动化采集嵌入式系统串口数据；③批量执行云平台CLI命令并分析兼容性差异；目标是提升毕业设计的操作效率、增强实验可复现性与数据严谨性； 阅读建议：建议读者结合自身毕业设计课题，参考文中代码案例进行本地实践，重点关注异常处理机制与正则表达式的适配，并注意敏感信息（如密码）的加密管理，同时可探索将脚本与外部工具（如Excel、数据库）集成以增强结果分析能力。
基于微信小程序的周边美食推荐系统_2axo8_springboot2axo8数据库文档.doc
12-14
基于微信小程序的周边美食推荐系统_2axo8_springboot2axo8数据库文档
下载SVM数据集压缩包
资源摘要信息: SVM_datasets.zip 支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）是一种常见的监督学习方法，主要用于分类和回归分析。在数据科学和机器学习领域，SVM以其在高维数据分类上的出色性能而受到广泛关注...
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