SVM算法

最新推荐文章于 2023-09-19 23:43:13 发布
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分类专栏： 机器学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/oydxxynu/article/details/50445342
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SVM支持向量机是建立于统计学习理论上的一种分类算法，适合与处理具备高维特征的数据集。

SVM算法的数学原理相对比较复杂，好在由于SVM算法的研究与应用如此火爆，优快云博客里也有大量的好文章对此进行分析，下面给出几个本人认为讲解的相当不错的：


还有一个比较通俗的简单版本的：手把手教你实现SVM算法：http://blog.youkuaiyun.com/alvine008/article/details/9097105


最低0.47元/天 解锁文章
支持向量机python代码_Python中的支持向量机SVM的使用（有实例）
weixin_39821330的博客
11-20 2348
除了在Matlab中使用PRTools工具箱中的svm算法，Python中一样可以使用支持向量机做分类。因为Python中的sklearn库也集成了SVM算法，本文的运行环境是Pycharm。一、导入sklearn算法包skleran中集成了许多算法，其导入包的方式如下所示，逻辑回归：from sklearn.linear_model import LogisticRegression朴素贝叶斯：...
python支持向量机
whaosoft143ai的博客
06-27 1473
whaosoft aiot http://143ai.com SVM从过去的炙手可热到如今的日薄西山，仅仅过去了十年的时间，无论是精度还是效率，SVM都完败于当下随处可见的神经网络，关于从零开始实现SVM的意义，我也感到迷茫，但这一过程或多或少改变了我对机器学习的认知，一个简洁优雅的多项式时间精确算法，也许只能满足理论研究者的洁癖，而优化复杂模型的近似算法，在工程上赢得了未来。
SVM算法-Python实现
09-01
SVM法即支持向量机(Support Vector Machine)法，由Vapnik等人于1995年提出，具有相对优良的性能指标。该方法是建立在统计学习理论基础上的机器学习方法。通过学习算法，SVM可以自动寻找出那些对分类有较好区分能力的支持向量，由此构造出的分类器可以最大化类与类的间隔，因而有较好的适应能力和较高的分准率。该方法只需要由各类域的边界样本的类别来决定最后的分类结果。 支持向量机算法的目的在于寻找一个超平面H(d),该超平面可以将训练集中的数据分开，且与类域边界的沿垂直于该超平面方向的距离最大，故SVM法亦被称为最大边缘(maximum margin)算法。待分样本集中的大部分样本不是支持向量，移去或者减少这些样本对分类结果没有影响，SVM法对小样本情况下的自动分类有着较好的分类结果。
Python中的支持向量机SVM的使用（有实例）
weixin_30753873的博客
04-27 1624
　　除了在Matlab中使用PRTools工具箱中的svm算法，Python中一样可以使用支持向量机做分类。因为Python中的sklearn库也集成了SVM算法，本文的运行环境是Pycharm。 一、导入sklearn算法包 　　Scikit-Learn库已经实现了所有基本机器学习的算法，具体使用详见官方文档说明：http://scikit-learn.org/stable/auto_exa...
SVM算法_svm算法代码_SVM算法代码_python_SVM_
09-30
"SVM算法代码_python"则特指使用Python编程语言编写的SVM算法实现。 描述中提到，这套代码是作者根据SVM的基本原理编写的，没有依赖已经封装好的库，比如Scikit-Learn。这样的代码对于初学者来说特别有价值，因为它...
经典SVM算法matlab程序
12-11
在这个"经典SVM算法matlab程序"中，我们可以学习到如何在MATLAB环境中实现SVM算法。 首先，SVM的实现通常包括以下几个关键步骤： 1. **数据预处理**：在进行SVM训练之前，通常需要对数据进行预处理，包括标准化或...
SVM算法C#编写代码
02-28
使用C#编写的SVM算法，低维数据规模，训练效果极佳，可供C++/C编写算法参考。 个人能力有限，如有问题，欢迎指正！
SVM算法-matlab代码
11-17
在本资源中，提供的是使用MATLAB实现的SVM算法代码，这为理解和应用SVM提供了便捷的途径。 SVM的核心思想是找到一个最优超平面，这个超平面能够将数据集中的不同类别的样本最大程度地分开。在二维空间中，这个超...
SVM_SVMjava_svm算法_
10-01
在本项目中，开发者通过Java语言实现了SVM算法，提供了学习和应用的基础。以下是对SVM算法及其Java实现的详细解释。 1. **SVM基本原理**： SVM的核心思想是找到一个最优超平面，该超平面能够最大程度地将不同类别...
python实现SVM
03-30
此文档使用python语言实现SVM经典机器学习算法，可以帮助初学者更好的掌握。
SVM算法Python实现
08-24
这是SVM（支持向量机）的算法实现，Python编写，有利于认识SVM算法
支持向量机源码Python实现
06-12
SVM支持向量机Python实现，大家可以当备用资料存储，也可以直接实际操作
python svm 源码实现
11-14
Python编写的SVM算法，SVM算法的实现，适合直接使用，开放源代码，Supported Vector Machine。 (Python code SVM algorithm，SVM algorithm realizition，easy to use，open source，Supported Vector Machine。)
python语言的SVM实现
08-21
该代码利用SVM方法对数据进行分类，在python环境下可运行
支持向量机Python实现
ruosiliu_123的博客
07-17 817
SVM中C参数（松弛向量的系数）和gamma参数（RBF函数中的参数）的改变对分类效果的影响如下：from sklearn import datasets import numpy as np from sklearn.cross_validation import train_test_split import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.co
Python机器学习：支持向量机
faltas的博客
04-12 880
支持向量机
机器学习 - 使用 Python 实现支持向量机
最新发布
学习使你进步。
09-19 841
支持向量机（Support Vector Machines，简称 SVM）是一种强大的机器学习算法，被广泛应用于分类和回归问题。对于非线性可分的数据集，我们可以使用其他核函数，如高斯核函数（Gaussian kernel）。通过调整不同的核函数和参数，我们可以适应不同类型的数据集并获得良好的分类或回归性能。假设我们有一个二维的训练数据集，其中包含两个类别的样本点。训练完成后，我们可以使用模型对新的数据点进行回归预测。训练完成后，我们可以使用训练好的模型对新的数据点进行分类预测。将输出预测的类别标签。
Python实现SVM算法
weixin_30810583的博客
12-19 450
1、简述 本文基于Python的sklearn库，在pycharm下实现SVM算法。 skleran中集成了许多算法，其导入包的方式如下所示： 　　逻辑回归：from sklearn.linear_model import LogisticRegression 　　朴素贝叶斯：from sklearn.naive_bayes import GaussianNB 　　K-近邻：from s...
MATLAB实现经典SVM算法仿真教程
SVM算法的核心思想可以概括为以下几个方面： 1. 线性可分SVM：在特征空间中寻找一个超平面将两类数据完全正确分类，并使得两类数据的间隔最大化。 2. 核技巧：通过核函数将原始数据映射到高维空间，解决非线性分类...
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