SVM学习笔记

最新推荐文章于 2021-08-27 13:29:41 发布
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此博客为SVM学习笔记，聚焦于信息技术领域中支持向量机相关知识。
SVM学习笔记
ML旅程——第一站：SVM学习笔记（3）
g768964308的博客
03-01 985
SVM向非线性可分特征空间的推广
ML旅程——第一站：SVM学习笔记（2）
g768964308的博客
02-29 1001
SVM解决分类问题的思路
机器学习 之 SVM学习笔记
流觞时光
09-13 450
SVM（support vector machines）支持向量机 主要思想（目的）：求解一个分类面（或称为分类函数），能够正确划分训练数据集且几何间隔达到最大 这里的几何间隔是指：离分类面最近的两个异类样本与分类面之间的距离之和，如下图所示的 γ 设有训练数据集（x为特征向量，y为标注类别） 假设训练数据集线性可分，则设分类面方程为： ...
SVM学习笔记(一)
weixin_41797870的博客
09-25 1444
梯度下降法、拉格朗日乘子法、KKT条件回顾 感知器模型回顾 SVM线性可分 SVM线性不可分 核函数 SMO 重点:梯度下降法，拉格朗日乘子法，KKT条件 梯度下降法 梯度下降法常用于求解无约束情况下凸函数的极小值，是一种迭代类型的算法，因为凸函数只有一个极值点，故求解出来的极小值就是函数的最小值点。 由于梯度下降法中负梯度方向作为变量的方向，所以有可能导致最终求解的值是...
SVM 学习笔记
mdcDdn1_e的专栏
03-14 602
本文记录了个人在SVM学习中的一些内容，与大家分享。
SVM学习笔记（四）——SVM模型实例
姚巨龙的博客
12-28 1618
SVM学习笔记（四）——SVM模型实例程序分类效果总结SVM模型优点SVM模型缺点 下面将用一个简单的例子来看看带核函数的SVM模型的非线性分类效果。 程序 生成数据集 #生成数据集 from sklearn.datasets import make_circles X,y=make_circles(noise=0.2, factor=0.5, random_state=1) 标准化 #标准化 ...
SVM学习笔记（借鉴）
m0_53788742的博客
08-27 823
一、svm概念：（数学基础数学推理参考网址：(7条消息) 支持向量机通俗导论（理解SVM的三层境界）_结构之法 算法之道-优快云博客_svm） SVM（Support Vector Machines.）有一种称为内核技巧的技术。 它主要用于非线性分离问题。 它执行一些极其复杂的数据转换，然后根据你定义的标签或输出找出分离数据的过程。 在寻找超平面的过程之中，我们会遇到各种各样的难题，但最终的目的时能够更好的提高SVM的准确性。 1.线性分类 先从线性可分的数据讲起，如果需要分类的数据都是线性可分..
SVM学习笔记（三）——核函数
姚巨龙的博客
12-22 857
SVM学习笔记（三）——核函数核函数非线性问题核函数方法核函数存在条件常见的核函数核函数解决非线性问题的实例 核函数 非线性问题 前面两篇文章的内容都是在样本线性可分的基础上进行的。但是现实情况却是，并不是所有的样本集都是线性可分的。对于非线性可分的数据集，如果我们仍旧采用前两篇文章的办法来进行优化求解，显然是不行的。例如： 此时我们就要寻找办法将线性不可分的样本空间转变为线性可分的样本空间。即...
SVM学习笔记+伪码.pdf
01-11
总结来说，SVM的学习笔记中包含了SVM的核心概念、优化算法、核函数的原理以及实际编程时需要注意的问题。掌握这些知识点对于深入理解和支持向量机的学习至关重要。在实际应用中，通过仔细调整SVM的参数并选择合适的...
线性支持向量机svm学习笔记
08-26
线性支持向量机（Linear Support Vector Machine, SVM）是一种监督学习模型，主要用于分类任务，特别适合处理高维数据。它的基本思想是找到一条最优超平面，最大化各个类别之间的间隔，即“最大边距”，使得两类样本...
基于微信小程序平台开发的集家庭日常收支精细化记录多成员协同管理与智能财务分析于一体的云端家庭财务管理系统_微信小程序开发前端界面设计后端数据逻辑处理云数据库存储用户权限管.zip
12-04
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CursorSetup-x64-2.1.47.exe
最新发布
12-04
CursorSetup-x64-2.1.47.exe
动态覆盖的分布式策略，具有有限感知能力.zip
12-04
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。
（55页PPT）智慧农业行业解决方案.pptx
12-04
（55页PPT）智慧农业行业解决方案.pptx
基于双目标 UCB 控制启发式算法的主动磁悬浮轴承 PID 隐式模型优化方法-基准函数测试（Matlab代码实现）
12-04
内容概要：本文提出了一种基于双目标UCB控制启发式算法的主动磁悬浮轴承PID隐式模型优化方法，并通过基准函数测试验证其有效性。该方法结合了多目标优化与启发式搜索策略，旨在提升主动磁悬浮轴承控制系统中PID参数整定的精度与稳定性，利用Matlab进行仿真代码实现，展示了在基于双目标 UCB 控制启发式算法的主动磁悬浮轴承 PID 隐式模型优化方法——基准函数测试（Matlab代码实现）复杂非线性系统建模与优化方面的应用潜力。; 适合人群：具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事自动化、机械电子工程等领域研发工作的技术人员。; 使用场景及目标：①用于主动磁悬浮轴承系统的高性能控制设计；②为PID控制器参数优化提供基于双目标UCB启发式算法的新思路；③适用于需要高精度、强鲁棒性控制的工业场景，如高速旋转机械、精密制造装备等。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节，重点关注双目标优化机制与UCB启发式策略的融合方式，并可通过替换不同基准函数进行扩展实验，进一步掌握其在实际控制系统优化中的调参技巧与适应性分析方法。
毕业设计基于深度学习的家庭用电量预测模型研究python源码+PPT材料+演示视频.zip
12-04
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（48页PPT）某省市规划蓝图解决方案.pptx
12-04
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