《机器学习实战》学习笔记（五）之支持向量机（下）项目实战

最新推荐文章于 2025-10-13 14:31:53 发布
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#支持向量机 #SVM #手写识别

博客围绕支持向量机展开，目前处于持续更新状态，后续将有更多关于支持向量机的内容呈现。

    支持向量机下
    持续更新中…..

    支持向量机 c++代码_四个小项目完全解读支持向量机
    weixin_35281210的博客
    01-27 360
    支持向量机算法的基础是最大间隔分类器，最大间隔分类器虽然很简单，但不能应用于大部分数据，因为大部分属是非线性数据，无法用线性分类器进行分类，解决方案是对特征空间进行核函数映射，然后再运行最大间隔分类器。本文跳过枯燥乏味的算法推导过程，循序渐进的介绍支持向量机分类原理，并通过四个小项目快速的理解支持向量机的线性分类，非线性分类和参数调参过程。文末附代码和数据下载方法，可直接运行1.最大间隔分类器最大...
    机器学习——支持向量机
    m0_74864756的博客
    06-11 2328
    优点：支持向量机算法可以解决小样本情况下的机器学习问题，简化了通常的分类和回归等问题。由于采用核函数方法克服了维数灾难和非线性可分的问题，所以向高维空间映射时没有增加计算的复杂性。换句话说，由于支持向量计算法的最终决策函数只由少数的支持向量所确定，所以计算的复杂性取决于支持向量的数目，而不是样本空间的维数。支持向量机算法利用松弛变量可以允许一些点到分类平面的距离不满足原先要求，从而避免这些点对模型学习的影响。缺点：支持向量机算法对大规模训练样本难以实施。
    支持向量机实战代码（全）
    10-12
    机器学习实战支持向量机代码，分为简易SMO，完整SMO，引入核函数SMO，以及实战利用其做手写字体的识别。 完整的代码需要数学理论作为依托，请关注我的学习文档，有完整的理论证明，供大家参考。
    【机器学习】支持向量机实战项目：水果分类器优化
    lys_828的博客
    01-23 2611
    支持向量机实战项目：水果分类器优化利用支持向量机水果分类的完善 手动反爬虫：原博地址 https://blog.youkuaiyun.com/lys_828/article/details/122648245 知识梳理不易，请尊重劳动成果，文章仅发布在优快云网站上，在其他网站看到该博文均属于未经作者授权的恶意爬取信息 传统分类算法大部分是二值分类算法：系统随机产生一个超平面并移动它，直到训练集中属于不同类别的样本点正好位于该超平面的两侧。显然，这种机理能够解决线性分类问题，但不能够保证产生的超平面是最优的。 支持
    支持向量机matlab代码程序_机器学习实战项目-支持向量机
    weixin_39929602的博客
    12-03 1542
    支持向量机 概述支持向量机(Support Vector Machines, SVM)：是一种机器学习算法。支持向量(Support Vector)就是离分隔超平面最近的那些点。机(Machine)就是表示一种算法，而不是表示机器。支持向量机 场景要给左右两边的点进行分类明显发现：选择D会比B、C分隔的效果要好很多。支持向量机 原理SVM 工作原理对于上述的苹果和香蕉，我们想象为2种水果类型的炸弹...
    「机器学习笔记12」支持向量机(SVM)详解：从数学原理到Python实战
    最新发布
    weixin_38291577的博客
    10-13 1124
    支持向量机（SVM）是一种强大的监督学习算法，通过寻找最优决策边界实现分类和回归。其核心思想是最大化两类数据点到边界的距离，关键概念包括超平面、间隔和支持向量。SVM通过数学优化求解，使用拉格朗日对偶问题处理线性可分情况，并引入软间隔和核技巧（如RBF核）应对线性不可分问题。Python实现中，Scikit-learn的SVC模块可快速构建SVM模型，多核函数比较显示不同核的适用场景和性能差异。SVM以其高效性和对非线性问题的处理能力，成为机器学习中的重要工具。
    《机器学习实战》读书笔记：基于 Scikit-Learn 与 TensorFlow
    08-17
    《机器学习实战》是一本专注于实践机器学习的图书，尤其强调在实际应用中使用两种重要的开源机器学习库：Scikit-Learn和TensorFlow。Scikit-Learn是基于Python的机器学习库，以其简洁易用著称，适合执行数据分析和...
    精选资源
    《机器学习实战》 学习笔记.zip
    04-08
    监督学习算法：线性回归（Linear Regression）逻辑回归（Logistic Regression）决策树（Decision Trees）随机森林（Random Forests）支持向量机（Support Vector Machines）朴素贝叶斯（Naive Bayes）K近邻算法（K-...
    《机器学习实战》学习笔记第六章-支持向量机SVM
    isla77的博客
    08-02 647
    支持向量机是线性分类器，是一种学霸方法，能最大限度分开两个类，即不仅做得对，还要保证质量
    引领未来：在【PyCharm】中利用【机器学习】与【支持向量机】实现高效【图像识别】
    小李很执着的博客
    07-12 5541
    支持向量机（SVM）进行图像识别的完整过程，包括从获取并可视化MNIST数据集、进行数据标准化、划分训练和测试集、通过网格搜索优化SVM模型、评估模型性能到预测新图像的各个步骤，并在代码中添加了调试输出和计时器以便更好地跟踪和优化整个过程。
    OpenCV机器学习SVM支持向量机的分类程序
    05-16
    OpenCV机器学习SVM支持向量机的分类程序，可用于模式识别的多分类。也以用于实验或工程项目
    3FabRec Fast Few-Shot Face Alignment by Reconstruction.pdf
    10-19
    CVPR论文
    机器学习算法实战项目—支持向量机（2）—完整版的SMO算法
    wzk4869的博客
    07-22 1662
    完整版的SMO算法
    机器学习实战教程（九）：支持向量机实战篇
    weixin_64338372的博客
    01-04 751
    在几百个点组成的小规模数据集上，简化版SMO算法的运行是没有什么问题的，但是在更大的数据集上的运行速度就会变慢。简化版SMO算法的第二个α的选择是随机的，针对这一问题，我们可以使用启发式选择第二个α值，来达到优化效果。
    机器学习之支持向量机实战
    Maple__Boy
    09-11 741
    相关的svm基本知识在前序章节中已经写的非常的详细，请读者在掌握svm基本知识之后在进行相关的代码练习。 实例代码一： #!/usr/bin/python # -*- coding:utf-8 -*- import numpy as np from sklearn import svm from sklearn.model_selection import train_test_split import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt f
    支持向量机
    小王的博客
    09-20 2844
      1.线性可分支持向量机与硬间隔最大化 线性支持向量机是一个二分类模型，实际上是想求一个分离超平面：                                                                                                                                      （1） 也就是求解公式...
    机器学习：支持向量机（SVM）
    热门推荐
    燕双嘤
    11-06 20万+
    支持向量机（SVM）是一类按监督学习方式对数据进行二元分类的广义线性分类器，其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面，可以将问题化为一个求解凸二次规划的问题。与逻辑回归和神经网络相比，支持向量机，在学习复杂的非线性方程时提供了一种更为清晰，更加强大的方式。
    支持向量机svm的完整实现并配有解析
    weixin_34413103的博客
    09-11 424
    svm分析（类似于源码） from future import print_functionfrom time import timeimport logging#绘图工具import matplotlib.pyplot as plt#cross_validation：交叉验证，这里现在使用model_selectionfrom sklearn.model_selection import tra...
    支持向量机（SVM）的一个小例子
    weixin_30439131的博客
    05-15 235
    clc; clear; N=10; %下面的数据是我们实际项目中的10训练样例（样例中有8个属性） %一个正例九个负例 correctData=[0,0.2,0.8,0,0,0,2,2]; errorData_ReversePharse=[1,0.8,0.2,1,0,0,2,2]; errorData_CountLoss=[0.2,0.4,0.6,0.2,0,0,1,1]; e...
    机器学习项目实战笔记本合集
    机器学习笔记本：关于ML的项目，这一标题和描述所体现的核心内容是一个以实践为导向的机器学习资源集合，旨在通过真实项目的形式帮助学习者深入理解并掌握机器学习（Machine Learning, ML）的关键概念、算法实现与...
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