机器学习计算题——svm支持向量机

最新推荐文章于 2025-02-05 09:29:59 发布
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分类专栏： 机器学习 文章标签： 支持向量机 机器学习 算法
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引入一点高中的线性规划，我在接下来的题目确实可以用这种思想计算，并且非常快得到答案。

正文开始：

例题1

例题2

【机器学习】第六章支持向量机练习题及答案
weixin_52218723的博客
04-04 5602
支持向量机练习题
基于Dlib库构建人脸识别数据集
qq_55691662的博客
11-17 3559
文章目录一、安装dlib库二、人脸特征提取2.1 人脸照片采集2.2 数据集处理三、参考链接 一、安装dlib库 参考文献：python+opencv+dlib实现人脸识别 二、人脸特征提取 2.1 人脸照片采集 使用摄像头采集（视频流截图） import cv2 import dlib import os import sys import random # 存储位置 output_dir = 'D:/Face/xjc/631907060325' size = 64 if not os.path.ex
支持向量机实例
12-05
对应于机器学习教程进行实战，通过代码的实现，理解机器学习中支持向量机的原理。
支持向量机（svm）原理及实例
最新发布
ncepudt的博客
02-05 962
（support vector machine，简称SVM）是一种监督式学习的机器学习算法，主要用于分类和回归分析任务。它在分类问题上的表现尤为突出，其核心思想是找到一个最优的超平面（在二维空间中就是一条直线，三维空间中是一个平面，更高维度中就是相应的超平面概念），能够将不同类别的数据点尽可能清晰地划分开，并且使两类数据点到这个超平面的间隔最大化。
动手机器学习支持向量机+习题
m0_73202283的博客
04-01 1239
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。
【 SVM支持向量机算法】 机器学习公式推导计算+详细过程
On the road
07-05 1382
SVM支持向量机又称最大间距分类器。可以解决“线性可分”和“线性不可分”问题 SVM的“三宝”：最大间距、对偶性和核函数。 算法推导： 入上图所示 图中红线为决策边界。 两条平行黑线共同组成最大间距。 *“支撑向量”*为两条平行黑线上的点。 决策边界公式 θTx+b=0 \theta^Tx + b = 0θTx+b=0 **“支撑向量”到决策边界的距离公式 ** d=∣yi∣∣∣θ∣∣ d = \frac{|y_{i}|}{||\theta||}d=∣∣θ∣∣∣yi​∣​ 假设决策边界$ \theta.
SVM 超平面计算例题
pylittlebrat的博客
11-13 4221
SVM超平面计算例题
人工智能：支持向量机SVM 练习题（带解析）
hanmo22357的博客
11-30 1万+
在支持向量机中，如果当前维度不存在一个能够完全正确地划分两类样本的超平面，那么就可以把样本从原始空间映射到一个更高维的特征空间，使得样本在这个更高维度的特征空间中线性可分。：核函数可以将高维特征空间中两个向量的内积计算过程转化为求解原始特征空间中两个向量的核函数值，从而大大降低了计算高维内积的困难，并且映射方式由核函数本身唯一显式确定。：支持向量机的解具有稀疏性，是指支持向量机的模型参数只与样本特征向量中少数的支持向量有关系，而与大多数样本点无关。A.当数据是线性可分时，可以考虑支持向量机的基本型。
支持向量机
zylyyyyyy的博客
11-10 2278
在以前的学习中我们知道，只要一个样本集线性可分，就肯定存在无数多解，解区中任何一个向量都是解向量。感知器算法采用不同的初始值和不同的迭代参数就会得到不同的解，如图 4-8 所示，那么这些解哪一个更好呢？一个超平面，如果它能够将训练样本没有错误地分开,并且两类训练样本中离超平面最近的样本与超平面之间的距离是最大的,则把这个超平面称作最优分类超平面(optimal seperating hyperplane),简称最优超平面。
【机器学习】支持向量机原理及例题详解
watermelon_c的博客
02-17 8131
支持向量机（SVM）详解
SVM算法实例
weixin_30241919的博客
03-07 970
机器学习算法完整版见fenghaootong-github MINST for SVM 导入模块 from sklearn import svm import pandas as pd import time 导入数据 df = pd.read_csv('../DATA/train.csv') labels = df....
SVM案例练习_SVM_支持向量机
09-10
支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）是一种强大的监督学习模型，广泛应用于分类和回归任务。SVM的核心思想是找到一个最优超平面，该超平面能够将不同类别的数据点最大程度地分开。在二维空间中，这个超...
第八天：机器学习：支持向量机SVM
weixin_54856108的博客
08-08 2107
支持向量机是一种强大的分类算法，通过最大化间隔来提高分类性能。SVM 的理论基础包括超平面、间隔最大化和软间隔等概念。通过实际的 Python 代码实现，我们可以可视化 SVM 的决策边界，帮助理解其工作原理。希望本文对你理解 SVM 有所帮助。如果有任何问题或需要进一步的讨论，请随时联系我！
机器学习之支持向量机(SVM)深度总结
weixin_72776924的博客
11-05 1124
支持向量机全面总结
机器学习 第6章-支持向量机
m0_62094120的博客
07-27 897
给定训练样本集D{(x1​y1​x2​y2​...xm​ym​)}yi​∈−11分类学习最基本的想法就是基于训练集D在样本空间中找到一个划分超平面，将不同类别的样本分开。但能将训练样本分开的划分超平面可能有很多，如图6.1所示，我们应该努力去找到哪一个呢？所以我们的想法应该是去找位于两类训练样本“正中间”的划分超平面，即图6.1中最粗的那条线。因为该划分超平面对训练样本局部扰动的“容忍”性最好。wTxb0其中ww1​;
支持向量机例题 ----计算支持向量、分类决策函数和分类超平面方程
lingle1的博客
09-05 7929
文章目录 https://blog.youkuaiyun.com/AlonewaitingNew/article/details/100764610?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2defaultbaidujs_title~default-12.control&spm=1001.2101.3001.4242
支持向量机（SVM）案例分析
m0_37228052的博客
09-18 3604
支持向量机（support vector machines, SVM）是一种二分类模型，所谓二分类模型是指比如有很多特征（自变量X）对另外一个标签项（因变量Y）的分类作用关系，比如当前有很多特征，包括身高、年龄、学历、收入、教育年限等共5项，因变量为‘是否吸烟’，‘是否吸烟’仅包括两项，吸烟和不吸烟。
西瓜书习题 - 6.支持向量机
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西瓜书第六章支持向量机习题
SVM算法编程练习
missbearC的博客
05-24 2605
这里写自定义目录标题SVM算法编程练习一、Soft Margin SVM1、加载鸢尾花数据集并查看散点图分布2、绘制决策边界3、再次实例化SVC，重新传入一个较小的C二、使用多项式与核函数1、加载月亮数据集2、绘制散点图3、加入噪声点4、通过多项式特征的SVM进行分类5、使用核技巧来对数据进行处理三、核函数1、产生测试点以及绘制散点图2、将数据升为二维四、超参数γ1、加载月亮数据集2、定义一个RBF核的SVM3、修改γ值①、修改γ为100②、修改γ为10③、调整为0.1五、回归问题 SVM算法编程练习 一、
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