TSVM学习

最新推荐文章于 2025-03-10 12:09:48 发布
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分类专栏： 主动学习 文章标签： 主动学习
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1主动学习
针对训练样本的处理方式的不同，可分成主动学习和被动学习。主动学习是指使用机器学习方法迭代地从候选集中以某种策略动态选择样本进行训练的过程。分类器主动向分类器之外的groundtruth进行查询来得到训练样本的标签
明天继续

半监督学习--TSVM
qestion_yz_10086的博客
08-04 1931
半监督学习–TSVM import numpy as np import pandas as pd import sklearn.svm as svm from sklearn import metrics import joblib import time import pickle from sklearn.model_selection import train_test_split, cross_val_score class TSVM(object): def __init__
tsvm, 基于transductive支持向量机的我博客.zip
09-18
tsvm, 基于transductive支持向量机的我博客 tsvm本项目的目标是设计和运行数据科学实验，测试各种定向和半监督学习算法。TSVM理论是在我的博客 http://charlesmartin14.wordpress.com/2014/07/06/machine-learning-w
TSVM实现
优化算法
01-30 9748
# coding:utf-8 import numpy as np import sklearn.svm as svm from sklearn.externals import joblib import pickle from sklearn.model_selection import train_test_split,cross_val_score class TSVM(object):...
【机器学习chp12】半监督学习（自我训练+协同训练多视角学习+生成模型+半监督SVM+基于图的半监督算法+半监督聚类）
最新发布
m0_56997192的博客
03-10 903
半监督学习的定义和基本思想半监督学习（Semi-Supervised Learning，SSL）结合了监督学习和无监督学习的特点。它的基本思想是使用少量的标注数据和大量的无标注数据进行学习。标注数据相对较贵且稀缺，而无标注数据通常可以轻松获得，因此半监督学习能够在实际应用中发挥巨大作用。监督学习：依赖大量标注数据，通过标注数据训练模型进行分类或回归任务。无监督学习：使用未标注数据进行训练，主要用于聚类或数据表示学习，不依赖标签。
关于TSVM的一些学习资料
gslzszj的专栏
07-15 2755
1.原始文献： Thorsten Joachims, Transductive Inference for Text Classification using Support Vector Machines. International Conference on Machine Learning (ICML), 1999. 2.学习资料： Machine Learning with
TSVM完整代码
10-13
TSVM是一种机器学习算法，特别适用于处理具有时间序列特性的数据，例如股票市场、医学信号或天气预测。它在传统的支持向量机（SVM）基础上进行了扩展，能够捕捉到数据随时间变化的动态特性。 描述提到"TSVM算法的...
TSVM的库函数代码
03-20
综合以上信息，这个库提供了一个全面的TSVM实现，用户不仅可以学习到SVM和TSVM的基本原理，还可以通过提供的测试数据和可执行程序来实践和调试算法，这对于研究者和学习者来说是非常有价值的资源。同时，它也展示了...
OVO-TSVM.zip_OVO TSVM_OVOTSVM_ovo支持向量机_双支持向量机_孪生支持向量
07-15
**一对一孪生支持向量机（OVO-TSVM）** 一对一孪生支持向量机（One-vs-One Twin Support Vector Machine, OVO-TSVM），也称为双...通过实践和理解OVO-TSVM，可以为进一步深入学习更复杂的机器学习模型打下坚实的基础。
tsvm
03-08
不同于传统的归纳学习方法，TSVM旨在直接针对特定测试集进行优化而不是构建泛化的分类器。 #### TSVM实现原理 TSVM的核心思想是在标准的支持向量机框架基础上增加对未标记数据的学习能力。具体来说，TSVM不仅考虑...
matlab的exec程序,TSVM的matlab程序 - 信息科学 - 小木虫 - 学术 科研 互动社区
weixin_39755952的博客
03-18 305
别的地方看到一个，不知道符合你要求不？----------------------------------------------分割线--------------------------------------------------------------------function classifier=tsvm(X,Y,Kernel,KernelParam,lambda)% TSVM Im...
最优的TSVM,最优的我们,matlab
08-02
用MATLAB实现半监督支持向量机，可用于分类问题中。
mySVM-MATLAB：这是我使用MATLAB实现的支持向量机（SVM）和转换型SVM（TSVM）的实现
02-04
mySVM-MATLAB：这是我使用MATLAB实现的支持向量机（SVM）和转换型SVM（TSVM）的实现
模糊集matlab代码-FRLSTSVM:MATLAB代码
06-19
模糊集matlab代码FRLSTSVM MATLAB 代码 这个 Matlab 代码实现了论文中描述的 FRLSTSVM 算法的基本版本： “基于模糊粗糙集理论的加权最小二乘双支持向量机用于不平衡数据分类” Maysam Behmanesh，佩曼·阿迪比，侯赛因·卡什纳斯 伊朗伊斯法罕大学计算机工程学院人工智能系 perprint 在 arXiv 中可用： 电子邮件：
最优的TSVM.rar
08-02
TSVM算法的最优代码，对于TSVM模型想要试一下的，可以下载。用最少的积分，下载最优的资源。
双平面支持向量机(TSVM)对偶问题的推导
qq_41513230的博客
03-29 3453
在双平面支持向量机中，我们希望找到两个非平行的超平面，使得其中 的一个平面距离某一类比较近而离另外一类尽可能的远，其描述可以表示 为： 其中AAA是正类样本组成的样本矩阵，BBB是负类样本组成的样本矩阵，w1,w2w_1,w_2w1​,w2​分别是要找到的两个平面的法向量，b1,b2b_1,b_2b1​,b2​是对应的偏置，ξ\xiξ是松弛变量, c1c_1c1​是需要调整的超参数, e1,e2e_1,e_2e1​,e2​是分别与正负样本数量对应的全1向量 引入拉格朗日乘子，得到的拉格朗日函数为： 其中
svm资源
android_lee的专栏
11-26 3633
一切都是关于 SVM ! SVM原理 入门(1-10): （1-3）简介+线性分类器     http://www.blogjava.net/zhenandaci/archive/2009/02/13/254519.html   (4) 线性分类器的求解        http://www.blogjava.net/zhenandaci/archive/2009/02/13/254578
西瓜书手搓TSVM对UCI数据集的预测以及与SVM的对比
m0_63531247的博客
11-06 356
TSVM使用SMO方法手搓实现
基于Sklearn实现TSVM与SVM对比
FelixWang的博客
07-04 5708
基于Sklearn实现TSVM与SVM对比 首先生成用于分类的数据，这里生成的是双月数据，生成数据的代码如下： def dbmoon(N=100, d=2, r=10, w=2): N1 = 10*N w2 = w/2 done = True data = np.empty(0) while done: #generate Rectangul...
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