机器学习 - svm

最新推荐文章于 2025-08-08 19:56:25 发布
原创 最新推荐文章于 2025-08-08 19:56:25 发布 · 141 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
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。

博客围绕机器学习中的SVM展开，但具体内容仅为'111'，未提供更多关键信息。SVM是机器学习领域重要算法。
111
机器学习-SVM方法
2301_77698138的博客
08-27 1936
SVM（Support Vector Machine，支持向量机）是一种监督学习的方，用于分类和回归分析。在分类问题中，SVM 的目标是找到一个超平面（在二维空间中是一条线，在三维空间中是一个平面，以此类推），这个超平面能够将不同类别的样本分开，并且使得不同类别之间的间隔最大化。这种间隔最大化的特性使得 SVM 成为一种强大的分类器，尤其适用于高维空间中的分类问题。SVM 在许多领域都有广泛的应用，包括文本分类、图像识别、生物信息学、金融数据分析等。
机器学习-SVM预测
ZSC001127的博客
05-16 1105
本文使用机器学习SVM对数据进行预测。
机器学习-SVM
xu624735206的博客
03-25 2488
机器学校-SVM一、SVM提出二、SVM最优化问题三、为什么要求对偶问题四、SVM转换为对偶问题五、核函数 一、SVM提出 这里有两个类别的数据， class1 与class2，要把这两类分开。我们可以找到很多条直线将它们分开，只要位于两类数据之间即可，然而, 我们的目的不只是为了区分现有的两类数据, 我们真正想要达到的目的是: 当模型在现有数据训练完成后, 将其应用到新的数据时,我们仍然可以很好的区分两类数据,达到预期的分类效果，即 泛化(generalization) 能力。 哪一条直线分类效果更好
机器学习-SVM（支持向量机）
qq_45981086的博客
12-09 2099
支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一类按监督学习（supervised learning）方式对数据进行二元分类的广义线性分类器（generalized linear classifier），其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面举个栗子在桌子上似乎有规律地放了两种颜色的球，要求你用一根棍子分离开他们，并且尽量再放更多的球之后，仍然适用。SVM就是试图把棍放在最佳位置，好让在棍的两边有尽可能大的间隙（这被认为是最佳求解。
Python -机器学习 -svm.SVC分类
欢迎光临 我的心
06-24 4920
svm.SVC参数 文档 sklearn.svm.SVC(C=1.0, kernel='rbf', degree=3, gamma='auto', coef0=0.0, shrinking=True, probability=False, tol=0.001, cache_size=200, class_weight=None, verbose=False, max_iter=-1, decision_function_shape=None,random_state=None) C：float类型，默
吴恩达机器学习-SVM寻找最优参数
qq_43781887的博客
04-10 1214
代码： import numpy as np import scipy.io as sio import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.svm import SVC mat=sio.loadmat('ex6data3.mat') print(mat.keys()) X,y=mat['X'],mat['y'] Xval,yval=mat['Xval'],mat['yval'] # 数据可视化 def plot_data(): plt.sc...
机器学习-----SVM（支持向量机）算法简介
dlraba的博客
08-08 1628
给定训练集 {(xᵢ, yᵢ)}，i=1…n，其中 xᵢ∈ℝᵈ，yᵢ∈{+1,−1}。若存在超平面 w·x+b=0，使得。
机器学习-SVM明星图像分类
weixin_45645281的博客
04-22 1393
步骤： （1）：准备正负样本数据和测试样本； （2）：对样本数据进行简单的图像预处理，并加上标签分类； （3）：选用合适的SVM参数，对整个样本集进行训练得到SVM模型； （4）：根据SVM模型对测试样本进行测试。 准备样本： 正样本：500；负样本：700；测试样本：10。（样本大小为64128：宽高） positive： negative： test： 实现代码： import dat...
机器学习-SVM-SMO与SGD求解(附鸢尾花数据集实战，含代码）
weixin_47895059的博客
04-21 3103
代码SMO部分参考书籍为《机器学习实践》首先，我们认识到SVM其实就是求一个最优（超）平面的过程，说svm有三宝，间隔，对偶，核技巧间隔就是说要求得的平面距离所有点间隔最大，这是一个最优化问题，可以用拉格朗日乘数法，解决。化为这个形式后，求它的对偶问题，求解的对偶问题的答案，按照以下公式反推到原问题的答案两种常用的求解算法：1.SGD将原问题转变为一个最小损失函数的问题，用梯度下降的方法，优化参数，减小损失2.SMO每次只从参数中挑去两个进行优化，这样能使问题简化成很多个二次凸优化问题。
自己动手写机器学习-SVM
xuyang508的博客
12-28 2316
现在有很多现成的包可以直接调用，为了让自己更加理解算法的内部过程，决定自己用numpy等简单的工具包来完成机器学习算法。 支持向量机是经典的算法，简单回顾一下，详细参考李航的统计学习方法或者其他相关书籍。
邹博机器学习 - SVM实践
04-01
综上所述，SVM 是一种强大的机器学习算法，在多种应用场景中表现出色。通过对 SVM 的深入理解和合理参数调整，可以有效解决分类和回归问题，并在不平衡数据的情况下获得较好的性能。此外，通过评估模型的各项性能...
机器学习-SVM算法的Python实现.zip
02-15
在机器学习领域，支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）是一种强大的监督学习算法，常用于分类和回归分析。本资料包“机器学习-SVM算法的Python实现.zip”聚焦于如何使用Python编程语言来实现SVM算法。...
机器学习-SVM-mas笔记
08-12
机器学习_SVM-mas笔记
matlab_GA-SVM预测_GA_SVM_GA-SVM_matlab_SVM_
09-28
然后，用独立的测试数据集来评估模型的泛化能力，这是评估机器学习模型性能的常见方法。 标签"GA-SVM预测 GA_SVM GA-SVM matlab SVM"进一步强调了主要技术点。GA-SVM是GA与SVM的结合，MATLAB是一个常用的实现这些...
C语言实现网络流量实时监测与分析系统源码及部署指南
11-27
本项目为采用C语言构建的网络流量实时解析系统，包含完整的设计实现资料及部署指南。该代码成果在学术评审中获得优异评价，测试验证各项功能运行稳定可靠。系统设计针对网络数据流进行动态监测与解析，适用于计算机网络教学实践及科研开发场景。 项目内容涵盖网络协议解析、数据包捕获机制、流量统计分析与实时监控模块，采用多线程架构确保数据处理效率。适合计算机科学与技术、网络工程、信息安全等相关专业师生用于课程实验、毕业设计参考，也可作为企业原型开发基础。代码结构清晰，注释详尽，具备二次开发拓展能力。 所有组件均通过完整性验证，提供技术文档说明。欢迎技术交流与协作改进。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
51单片机c源码-软件消抖的独立式键盘输入实验
11-27
51单片机c源码-软件消抖的独立式键盘输入实验
51单片机c源码-用定时器T0的中断控制1位LED闪烁
11-27
51单片机c源码-用定时器T0的中断控制1位LED闪烁
51单片机c源码-CPU控制的独立式键盘扫描实验
最新发布
11-27
51单片机c源码-CPU控制的独立式键盘扫描实验
mmexport1764240273968.jpg
11-27
mmexport1764240273968.jpg
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