SVM

最新推荐文章于 2025-05-31 16:59:41 发布
最新推荐文章于 2025-05-31 16:59:41 发布
阅读量145 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 机器学习
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/guojianncu/article/details/79840492
本文深入探讨了拉格朗日乘子法的基本原理及其在求解带约束优化问题中的应用，并详细讲解了KKT条件作为求解此类问题的重要工具。通过本文，读者可以了解如何利用这两种方法解决实际问题。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

深入理解拉格朗日乘子法（Lagrange Multiplier) 和KKT条件

https://blog.youkuaiyun.com/xianlingmao/article/details/7919597

opencv SVM
weixin_54721788的博客
02-25 3246
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 6940
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。
svm
qq_38251888的博客
11-28 1359
SVM 的推导、特点、优缺点、多分类问题及应用 作者：keepreder SVM有如下主要几个特点： (1) 非线性映射是SVM方法的理论基础,SVM利用内积核函数代替向高维空间的非线性映射； (2) 对特征空间划分的最优超平面是SVM的目标,最大化分类边际的思想是SVM方法的核心； (3) 支持向量是SVM的训练结果,在SVM分类决策中起决定作用的是支持向量。 (4) SVM 是一种有坚...
SVM通俗详解
热门推荐
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简介
W_H_M_2018的博客
04-09 9322
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算法
优快云XXCQ的博客
03-09 2876
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 2470
.
hog+SVM
lamanchas的博客
12-01 7657
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。
svm原理及实验
最新发布
2303_79538579的博客
05-31 1683
支持向量机（support vector machines，SVM）是一种二分类模型，它将实例的特征向量映射为空间中的一些点，SVM 的目的就是想要画出一条线，以 “最好地” 区分这两类点，以至如果以后有了新的点，这条线也能做出很好的分类。SVM 适合中小型数据样本、非线性、高维的分类问题。
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...
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。 ...
psosvm_psosvm_PSOSVM预测_；预测_
10-03
标题“psosvm_psosvm_PSOSVM预测_；预测_”指的是使用粒子群优化算法（PSO）优化支持向量机（SVM）进行预测的一种方法。在这个程序中，PSO被用来寻找SVM模型的最佳参数，以提高分类或回归任务的性能。 **PSO（粒子...
lgb xgb gbdt
guojianncu的博客
03-22 1610
XGBoosthttps://github.com/dmlc/xgboostXGBoost的原理http://djjowfy.com/2017/08/01/XGBoost%E7%9A%84%E5%8E%9F%E7%90%86/陈天奇讲解  XGBoost 与 Boosted Treehttp://www.52cs.org/?p=429XGBoost：参数解释https://blog.csdn.ne...
kaggle竞赛解决方案
guojianncu的博客
04-11 1082
Kaggle 机器学习竞赛冠军及优胜者的源代码汇总https://blog.youkuaiyun.com/mmc2015/article/details/47321973大数据竞赛平台——Kaggle 入门https://blog.youkuaiyun.com/u012162613/article/details/41929171用python参加Kaggle的些许经验总结https://www.jianshu.com/...
算法赛解决方案
guojianncu的博客
03-25 610
JDATA京东算法大赛入门(score0.07+时间滑动窗口特征＋xgboost模型)https://zhuanlan.zhihu.com/p/26177617腾讯2017CTR https://blog.youkuaiyun.com/haphapyear/article/details/75057407/kaggle : a newbie in Porto Seguro’s Safe Driver Pred...
python pandas numpy sklearn
guojianncu的博客
04-07 516
有位转行的博主分享了读书笔记&lt;&lt;利用python进行数据分析&gt;&gt;DA学习历程https://zhuanlan.zhihu.com/lingan廖雪峰python教程https://www.liaoxuefeng.com/wiki/0014316089557264a6b348958f449949df42a6d3a2e542c000scikit-learn的主要模块和基本使用h...
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...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值