2020-12-26

最新推荐文章于 2022-04-22 11:23:14 发布
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21.支持向量机—核函数的介绍
WJiaJiaBest的博客
07-31 2137
支持向量机（SVM）中的核函数的概念以及分类
头歌机器学习-支持向量机
学习只是用户态
10-16 3099
本关任务：基于关卡6的数据集，构建支持向量机回归模型，输出其拟合优度，并针对测试数据AT=28.4、V=50.6、AP=1011.9、RH=80.54，预测其PE值。本关任务：基于关卡2基础上，取数据集前600条记录作为训练数据，后90条记录作为测试数据，构建支持向量机模型，输出其模型准确率和预测准确率。#在上一关基础，对经过缺失值填充、数值变量标准化后的数据集，取前600条记录作为训练数据，后90条记录作为测试数据。Y=np.load('Y.npy') #因变量，numpy数组，690个元素。
支持向量机（四）-- 核函数
小硒---代码无疆
05-10 6824
一、核函数的引入 问题1： SVM显然是线性分类器，但数据如果根本就线性不可分怎么办？ 解决方案1： 数据在原始空间（称为输入空间）线性不可分，但是映射到高维空间（称为特征空间）后很可能就线性可分了。 问题2： 映射到高维空间同时带来一个问题：在高维空间上求解一个带约束的优化问题显然比在低维空间上计算量要大得多，这就是所谓的“维数灾难”。 解决方案2： 于是就引入了“核
头歌实践平台：机器学习——支持向量回归
qq_48414236的博客
11-23 1万+
头歌实践平台：机器学习——支持向量回归 第1关：线性可分支持向量机 第2关：线性支持向量机 第3关：非线性支持向量机 第4关：序列最小优化算法 第5关：支持向量回归 关卡头歌实践平台：机器学习——支持向量回归第1关第2关第3关第4关第5关 提示：以下答案可供参考 第1关 1. B、黑线 2. B、0.4 3. C、3x+2y=0 4. B、样本y到超平面的距离为3 5. D、-x+y+1=0 6. AC 第2关 线性支持向量机： #encoding=utf8 from sklearn.svm
支持向量机(SVM)之核函数
liyunfei0816的博客
11-26 6929
0x00 摘要 本文在少用数学公式的情况下，尽量仅依靠感性直觉的思考来讲解支持向量机中的核函数概念，并且给大家虚构了一个水浒传的例子来做进一步的通俗解释。 0x01 问题 在学习核函数的时候，我一直有几个很好奇的问题。 Why 为什么线性可分很重要? Why 为什么低维数据升级到高维数据之后，就可以把低维度数据线性可分? What 什么是核函数，其作用是什么? How 如何能够找到核函数? 不知道大家是否和我一样有这些疑问，在后文中， 我将通过逐步的学习梳理为大
机器学习算法——支持向量机SVM5(核函数)
Vicky_xiduoduo的博客
04-22 1526
在前面的文章里（支持向量机1-4）假设的训练样本是线性可分的，即存在一个划分超平面能将训练样本正确分类。然而在现实任务中，原始样本空间内也许并不存在一个能正确划分两类样本的超平面。 对于这样的问题，可将样本从原始空间映射到一个更高维的特征空间，使得样本在这个特征空间内线性可分。 一个定理：如果原始空间是有限维，即属性数有限，那么一定存在一个高维度特征空间使样本可分。 令表示将x映射后的特征向量，于是，在特征空间中划分超平面所对应的模型可表示为： 其中w和b是模型参数，有： 其对偶问题是：
美国新冠疫情数据2020-1至2021-12-01（天-周-月）
04-15
时间跨度 2020-1至2021-12- 01（天/周/月） 时间频率 年度 区域跨度 美国 大洲 国家名称 dateti me 累计确诊数量 累计治愈数量 累计死亡数量 北美洲 美国 2021/12/ 31 54148314 41455786 824030 北美洲 美国 2021 ...
2020-02-13-raspbian-buster-lite.zip
04-30
描述中提到的文件校验信息，如SHA256哈希值（12AE6E17BF95B6BA83BECA61E7394E7411B45EBA7E6A520F434B0748EA7370E8），是用于验证下载的文件是否完整和未被篡改的关键步骤。当用户下载完文件后，可以通过计算该文件的...
UCF-LKM-DATA-PT-12-2020-UC
02-21
UCF-LKM-DATA-PT-12-2020-UC 欢迎来到UCF的数据可视化课程...2020年12月26日 周六 2020年12月29日 周二 2020年12月31日 周四 2021年1月2日 周六 纪念日 2021年5月29日 周六 回购准则 您对该存储库具有只读访问权限，并
magento-ce-2.4.0-2020-07-24-11-15-38.tar.gz
08-25
magento-ce-2.4.0-2020-07-24-11-15-38.tar.gz 不带sample data
中国31省份营商环境研究报告2020-北大光华-2020.12.26-465页.pdf
04-08
中国31省份营商环境研究报告2020-北大光华-2020.12.26-465页.pdf
选择支持向量机(SVM)核函数
ER
03-21 1万+
SVM核函数通常有四种： 1. Linear 2. Polynomial 3. Gaussian (RBF) 4. Sigmoid/Logistic 不知为何，RBF最常用 一般情况下，给定随意的数据集，你不知道该用什么样的核函数，通常先用简单的映射方式，然后再一步步的复杂化。 如果数据集是线性可分的，用linear当然足够；如果数据集线性不可分，这个核函数就显然不行了
支持向量机的核函数及其选择
热门推荐
sunflower_sara的机器学习园地
07-26 5万+
目录          一、支持向量机与核函数 二、几种常用的核函数： 1.线性核（Linear Kernel） 2.多项式核（Polynomial Kernel） 3.径向基核函数（Radial Basis Function）/ 高斯核（Gaussian Kernel） 4.Sigmoid核（Sigmoid Kernel） 5.字符串核函数 6.傅立叶核 7.样条核 三、核函...
支持向量机SVM [核函数和参数]
gukedream的专栏
01-19 9093
核映射与核函数 通过核函数，支持向量机可以将特征向量映射到更高维的空间中，使得原本线性不可分的数据在映射之后的空间中变得线性可分。假设原始向量为x，映射之后的向量为z，这个映射为： 在实现时不需要直接对特征向量做这个映射，而是用核函数对两个特征向量的内积进行变换，这样做等价于先对向量进行映射然后再做内积： 在这里K为核函数。常用的非线性核函数有多项式核，高斯核（也叫径向基函数核，RB...
机器学习-10.支持向量机
Pretend的博客
12-04 8465
EduCoder平台：机器学习—支持向量机 第1关：线性可分支持向量机 B、黑线 B、0.4 C、3x+2y=0 B、样本y到超平面的距离为3 D、-x+y+1=0 AC 第2关：线性支持向量机 #encoding=utf8 from sklearn.svm import LinearSVC def linearsvc_predict(train_data,train_label,test_data): ''' input:train_data(ndarray):训练数据
机器学习--支持向量机（五）核函数详解
进击的菜鸟
10-20 8618
前面我们曾经引入二维数据的非线性的情况，但是那种非线性（并不是真正意义上的非线性）是通过松弛因子进行优化的，如果数据比之前还复杂怎么办呢？ 复杂到即使你怎么调节C你都无法进行分类，这个时候怎么办？如下例子： 这个无论你怎么调节参数都无法在二维平面内进行线性分离了，但是我们也可以观察到，分离的办法就是在两个数据中间画一个圆就可分了，但是这非线性了，我们就想通过线性分离怎么办呢？这个时候可以通...
Lua非空判断方法[源码]
11-24
本文详细介绍了在Lua中进行非空判断的几种方法，特别是针对table类型的变量。首先，文章指出了直接对nil值进行索引会导致异常的问题，并给出了一个简单的例子来说明如何避免这种情况。接着，文章讨论了如何判断一个table是否为空，指出不能简单地使用`#table == 0`的方式，而是应该使用`next(t) == nil`的方法。此外，文章还提到了`next`指令在LuaJIT中的优化问题，建议在非必要情况下少用。最后，文章简要介绍了如何判断一个字符串是否全部由空格组成，使用了正则匹配的方法。这些内容对于Lua开发者来说非常实用，能够帮助他们避免常见的错误。
JS表格转Excel实现[可运行源码]
最新发布
11-24
该文章详细介绍了如何使用JavaScript将HTML表格数据导出为Excel文件。内容涵盖了针对不同浏览器的兼容性处理，包括IE和非IE浏览器的不同实现方式。对于IE浏览器，使用ActiveXObject进行导出；对于非IE浏览器，则通过base64编码和数据URI方案实现。文章还提供了完整的代码示例，包括表格数据的处理、格式化和导出功能，支持文本和图片类型的数据导出。
图片转bin文件存储[项目代码]
11-24
本文介绍了在OpenCV项目中如何将大量图片数据转换为二进制（bin）文件进行高效存储和读取的方法。作者在项目中遇到需要处理大量图片数据的问题，尝试了多种格式（如.mat、.txt、.yml）后发现效率较低。通过使用二进制文件存储，显著提升了读写速度。文章详细展示了使用OpenCV将图片写入二进制文件的代码示例，以及从二进制文件读取图片数据的实现方法。虽然该方法需要提前知道图片的尺寸和数量，但读写速度极快，适合处理大量图片数据。作者还提到可以通过换行符或终止符优化读取过程，但未深入探讨。
> names(df) [1] "...1" "STATION" "NAME" "LATITUDE" "LONGITUDE" "ELEVATION" "statement" "2020-01-01" "2020-01-02" [10] "2020-01-03" "2020-01-04" "2020-01-05" "2020-01-06" "2020-01-07" "2020-01-08" "2020-01-09" "2020-01-10" "2020-01-11" [19] "2020-01-12" "2020-01-13" "2020-01-14" "2020-01-15" "2020-01-16" "2020-01-17" "2020-01-18" "2020-01-19" "2020-01-20" [28] "2020-01-21" "2020-01-22" "2020-01-23" "2020-01-24" "2020-01-25" "2020-01-26" "2020-01-27" "2020-01-28" "2020-01-29" [37] "2020-01-30" "2020-01-31"，这个是表格的列名
10-29
- 后续从 `"2020-01-01"` 到 `"2020-01-31"` 是每日风速数据（共31天） --- ### ✅ 目标更新： 你要做的是：**根据给定的 SHP 范围裁剪站点，保留落在该地理范围内的所有站点及其完整的逐日风速数据。** 下面是...
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