关于SVM的文章

最新推荐文章于 2022-07-10 01:01:37 发布
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#SVM #机器学习

博客聚焦于支持向量机（SVM），包含其入门理解与推导，以及机器学习中SVM的基础内容，为读者提供SVM相关的入门知识。
关于SVM训练数据维度和过程的详细讨论
m0_53466575的博客
04-06 1730
笔者在学习了支持向量机的基本原理后，使用matlab训练时，经常遇到向量维度不一致导致的运算错误，认为其原因在于参考一些文章的做法时，大多数作者并没有细致的解释数据集的排列方式，行向量，列向量等，对于初学者来说有些迷惑。
SVM入门学习总结
gaiyindexingqiu的博客
07-23 1039
因为做项目要用到SVM，就自学了几个月。在中国知网上看了很多论文，但现在又忘的差不多了，看来勤做笔记很重要。现在说一下我学习SVM的经验。 一、SVM（支持向量机）是一种常见的机器学习算法，主要用于二分类（多分类精度不高）。即通过对已知类别的样本，提取出若干重要的特征，用数学中的特征向量表示。然后，对这些特征向量进行训练，得到分类模型。当再将未知类型的样本输入分类模型时，即可实现样本类别的预测分
SVM各类相关论文及综述
04-09
SVM各类相关论文及综述 可以帮助初学者了解SVM 还包括了一个人脸检测的例子代码Vc++ 帮助理解SVM
首次提出SVM的英文论文，105页pdf
11-16
首次提出SVM； 英文版，印刷清除； 内容详细，适合初学者及深入学习使用
SVM论文
04-09
SVM论文,很好,大家可以看看
svm分类器_GAN论文阅读笔记5：从SVM的Margin到GAN
weixin_39780260的博客
11-24 415
在标准GAN中，判别器是一个logistic二分类器。在传统的机器学习中，另一个不可忽视的二分类算法是支持向量机（SVM）。SVM的出发点是找到决策面，让两个类别分别在决策面的两侧，并且与决策面保持一定的margin。参考SVM的这个思想，把GAN的判别器的损失函数改成hinge loss/marginal loss，便有了本篇笔记提到的系列论文：Geometric GAN、Energy-base...
svm知网论文
10-15
非监督和监督分类用于多光谱遥感影像的分类，非监督分类使用kmeans算法。
svm-pytorch:带有PyTorch的线性SVM
05-10
具有线性内核的支持向量机（SVM） 随机梯度下降（SGD） 要求 $ pip install matplotlib numpy scikit-learn $ pip install "torch>=0.4.0" 例子 python main.py --c 0.01 --batchsize 1 硬边际c = 0，批处理大小= ...
基于pso-svm的sci文章
07-23
文章中提到的PSO-SVM，即粒子群优化支持向量机模型，是一种混合智能模型，通过这种模型可以有效地控制参数，进而优化预测和预报浮游植物动态变化。 首先，文章强调了藻华现象的严重性。藻类释放的蓝藻毒素是致癌的...
ICA.rar_ICA_ICA文章_ICA综述_ica-svm
09-22
标题中的"ICA.rar"可能是一个包含ICA相关研究文献或资料的压缩文件，而"ICA文章"和"ICA综述"则表明该文件集中详细介绍了ICA的基本概念、原理及其应用。"ica-svm"可能指的是ICA与支持向量机（SVM，Support Vector ...
SVM-RFE algorithm：SVM-RFE算法.pdf
07-11
本篇文章探讨了使用支持向量机递归特征消除（SVM-RFE）算法对EEG信号进行情感价值检测的方法。该方法结合全球场功率（Global Field Power，GFP）度量和SVM-RFE算法，旨在探究大脑如何对视觉刺激作出反应，并检测大脑...
几篇关于SVM的经典外文文献论坛上有的就不发啦-一些文献.rar
08-13
几篇关于SVM的经典外文文献论坛上有的就不发啦-一些文献.rar 大家好！我是SVM的初学者，看到论坛上大家如此热烈的讨论，也把自己看到的几篇外文发出来。共勉！！！
SVM多分类（IEEE期刊论文）
01-22
SVM多分类，SVM书籍上一般只介绍了二分类问题，本文章给出了使用SVM进行多分类的解决方案。
Deep Learning using Linear Support Vector Machines基于SVM的深度学习论文解析
weixin_51441536的博客
07-10 3009
本篇论文主要介绍的是支持向量机（SVM）在全连接卷积神经网络（CNN）里的应用。主要进行的优化就是把softmax算法更换为SVM算法。其中SVM使用的模型为2l-SVM。输入层（input layer)卷积层（convolution layer)池化层（pooling layer)分类输出层（全连接层+Softmax layer)前三个步骤为特征提取，最后一个步骤为分类。重要的是最后一个步骤在下面的详细解说。以下介绍只介绍大概过程，计算方法有多种。（文中没有讲具体计算过程）输入层（input layer)
svm通俗易懂的两篇文章
dream_toy的博客
02-10 264
http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/03/18/1988419.html  smo详细推倒http://mp.weixin.qq.com/s/Uha_MJQtJiWRhBuVW32y9g  svmhttp://blog.youkuaiyun.com/xuanyuansen/article/details/41153023   smo的数学推导http:/...
支持向量机SVM(Support Vector Machine）是一个有监督的学习模型
share
11-06 3万+
前言     动笔写这个支持向量机(support vector machine)是费了不少劲和困难的，原因很简单，一者这个东西本身就并不好懂，要深入学习和研究下去需花费不少时间和精力，二者这个东西也不好讲清楚，尽管网上已经有朋友写得不错了(见文末参考链接)，但在描述数学公式的时候还是显得不够。得益于同学白石的数学证明，我还是想尝试写一下，希望本文在兼顾通俗易懂的基础上，真真正正能足以成为一
SVM理论
heavendai的专栏
11-15 1万+
SVM入门（一）至（三）Refresh 按:之前的文章重新汇编一下,修改了一些错误和不当的说法，一起复习,然后继续SVM之旅. （一）SVM的简介 支持向量机(Support Vector  Machine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中[10]。 支持向量机方
主成分分析（PCA）原理详解
热门推荐
Microstrong
06-09 66万+
“微信公众号”本文同步更新在我的微信公众号里，地址：https://mp.weixin.qq.com/s/Xt1vLQfB20rTmtLjiLsmww本文同步更新在我的知乎专栏里面：主成分分析（PCA）原理详解 - Microstrong的文章 - 知乎https://zhuanlan.zhihu.com/p/377770741.相关背景在许多领域的研究与应用中，通常需要对含有多个变量的数据进行观...
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