支持向量机

最新推荐文章于 2025-01-22 14:36:26 发布
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本文介绍了支持向量机(SVM)在分类与回归任务中的应用，包括线性SVM、非线性SVM的多项式核与高斯核方法，以及线性支持向量回归的实现。通过实例展示了如何使用sklearn库进行SVM模型的训练与预测。

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from sklearn.svm import LinearSVC
标准化后
svc=LinearSVC(C=1)
svc.fit(X_scaled,y)

非线性
1.多项式特征
2.多项式核

from sklearn.svm import SVC
SVC(kernel="poly",degree=3,C=1)

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SVC(gamma=1.0,kernel="rbf")

回归

from sklearn.svm import LinearSVR
标准化后
svr=LinearSVR(epsilon=1)
svr.fit(X_scaled,y)
小雨林夕
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Python从0到100（五十五）：机器学习-支持向量机及手写数字进行分类
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08-27 6万+
支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是⼀种强⼤的监督学习算法，主要⽤于分类问题，但也可⽤于回归和异常检测。SVM的基本原理是在特征空间中找到⼀个最优的超平⾯，以最大化不同类别之间的间隔，从而使分类更加准确。
支持向量机以及python实现
weixin_59049646的博客
06-11 3804
它通过寻找最优的决策边界，即最大间隔超平面，来对数据进行分类。
机器学习：支持向量机（SVM）
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燕双嘤
11-06 18万+
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。
支持向量机分类算法
weixin_74123450的博客
12-08 1602
支持向量机（简称SVM）是一种强大的监督学习算法，主要用于分类和回归任务。 SVM的核心思想是在特征空间中寻找一个最优的超平面，这个超平面能够使得不同类别的数据点尽可能地分开，即最大化两个类别之间的间隔。这个间隔被称为“间隔边界”，而最靠近这个边界的数据点被称为“支持向量”。 以一个二维平面为例，判定边界是一个超平面（在本图中其实是一条线，但是可以将它想象为一个平面乃至更高维形式在二维平面的映射），它是由支持向量所确定的（支持向量是离判定边界最近的样本点，它们决定了判定边界的位置）。
量子支持向量机
wgj1023的博客
06-24 1090
支持向量机，俗称SVM，是广泛使用的监督机器学习算法技术之一。SVM 尝试在输入特征空间中找到分隔两个类的超平面。有时，在给定的输入空间中找到一个好的超平面可能不是最佳的。通过使用各种核方法，我们可以目标是在高维输入特征空间中找到超平面，而无需显式定义高维特征空间。核定义了高维特征向量空间中给定输入特征向量的点积。由于寻找超平面的解决方案取决于输入特征向量的点积，而不是明确地取决于输入特征，因此支持向量机可以很好地与不同的内核配合使用，以呈现决策边界中相对于输入特征的非线性。
机器学习：支持向量机
田乐蒙的博客
01-22 2590
支持向量机（Support Vector Machine）是一种二类分类模型，其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的广义线性分类器，其学习策略便是间隔最大化，最终可转化为一个凸二次规划问题的求解。假设两类数据可以被H=x:wTx+b≥cH = {x:w^Tx + b \ge c}H=x:wTx+b≥c分离，垂直于法向量www，移动HHH直到碰到某个训练点，可以得到两个超平面H1H_1H1​和H2H_2H2​，两个平面称为支撑超平面，题目分别支撑两类数据。而位于H1H_1H1​和H2H_2H2​正中间的超平面
支持向量机（SVM）
MASHU77的博客
06-11 1941
支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一种强大的分类算法，它是一种监督学习模型，用于分类和回归分析。其核心思想是通过找到一个最优超平面将不同类别的数据分开。通过本文的介绍，我们从零实现了一个线性支持向量机（SVM），并使用随机生成的数据进行了训练、预测和评估。SVM是一种强大的分类算法，能够有效地找到最优超平面，将不同类别的数据分开。希望这篇文章能够帮助你更好地理解SVM的工作原理和实现方法。
机器学习——支持向量机
m0_74864756的博客
06-11 2144
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。
支持向量机回归
优快云XXCQ的博客
03-14 7391
不同的核函数对应不同的映射方式，适用于不同的问题。在SVR中，假设输入数据集为{(xi, yi)|xi∈R^n, yi∈R}，其中xi是n维的特征向量，yi是对应的标签。与SVMC不同，SVMR的目标是最小化模型预测值与真实值之间的差异，即最小化预测值与真实值之间的误差平方和（Sum of Squared Errors, SSE），同时还要最大化间隔，以确保模型的泛化能力。其中，w是权重向量，b是偏置项，C是正则化参数，||w||^2是权重向量的L2范数，f(xi) = w^Txi + b是模型预测值。
svc支持向量机分类模型、NuSVC支持向量机分类模型、sklearn.svm支持向量机分类模型
01-11
支持向量机（SVM）是一种流行的监督学习算法，用于分类和回归任务。在Python的机器学习库scikit-learn（sklearn）中，SVM提供了多种实现，包括`SVC`、`NuSVC`和`LinearSVC`。 ### 1. SVC支持向量机分类模型 `SVC`...
支持向量机和最小二乘支持向量机的比较及应用研究
01-15
介绍和比较了支持向量机分类器和最小二乘支持向量机分类器的算法。并将支持向量机分类 器和最小二乘支持向量机分类器应用于心脏病诊断, 取得了较高的准确率。所用数据来自 UCI bench- mar k 数据集。实验...
网格式搜索支持向量机最优参数c和g1
08-08
支持向量机（SVM）是一种强大的机器学习算法，源于Vapnik和Cortes的理论，主要用于分类和回归任务。其核心理念是找到一个最优的超平面，将不同类别的数据最大程度地分开。在非线性情况下，SVM通过核函数将数据映射到...
支持向量机模型_支持向量机_相关向量机_支持向量机模型_
10-02
支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种在机器学习领域广泛应用的监督学习模型，尤其在分类和回归任务中表现出色。它是由Vapnik等人在20世纪90年代初提出的，基于结构风险最小化原则，旨在寻找一个最优超...
第五讲电子商务安全.ppt
05-26
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运用Matlab的LBP算法实现面部表情识别与特征分割 图像处理 指南
05-26
内容概要：本文探讨了利用Matlab和LBP（局部二值模式）算法进行面部表情识别的技术。首先介绍了Matlab作为一种强大工具，在科学计算和图像处理领域的广泛应用背景。接着详细阐述了LBP算法的工作原理及其在图像分析中的优势，特别是对于描述图像局部纹理特征的能力。随后重点讲解了LBP算法在脸部特征分割中的具体步骤，包括图像预处理、特征提取以及最终的表情识别过程。通过对一系列实验数据的分析，证明了这种方法的有效性和准确性。 适合人群：从事计算机视觉、图像处理相关工作的研究人员和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于需要对面部表情进行自动识别的应用场合，如安防监控、人机交互系统等。目标在于提供一种高效可靠的面部表情识别解决方案。 其他说明：文中提到的LBP算法不仅能够很好地捕捉到人脸的关键部位特征，而且还能有效地减少噪声干扰，提高了识别率。此外，作者还展望了未来可能的研究方向，比如优化现有算法以提升性能表现。
MATLAB微网优化调度：两阶段鲁棒CCG算法经济调度的详细研究 说明
最新发布
05-26
内容概要：本文深入探讨了基于MATLAB的微网优化调度，特别是采用两阶段鲁棒优化模型和CCG算法来实现经济调度。通过构建min-max-min结构的两阶段鲁棒优化模型，考虑储能、需求侧负荷及可控分布式电源的运行约束和协调控制，并引入不确定性调节参数，使调度方案能够适应不同场景。利用列约束生成算法和强对偶理论，将原问题分解为主问题和子问题交替求解，提高了求解效率。最终，在MATLAB平台上利用YALMIP工具箱调用CPLEX求解器进行了仿真分析，验证了模型和算法的有效性。 适合人群：从事电力系统优化调度的研究人员和技术人员，尤其是对微网优化调度感兴趣的学者和工程师。 使用场景及目标：适用于需要优化微网调度策略，降低成本并提高能源利用效率的实际应用场景。目标是在最恶劣场景下找到运行成本最低的调度方案，同时确保系统的稳定性。 其他说明：本文提供的代码注释详实，出图效果好，适合用于教学和科研项目。
工业自动化中昆仑通态触摸屏控制ABB变频器的技术实现与应用
05-26
内容概要：本文详细介绍了昆仑通态触摸屏控制ABB变频器的技术实现过程及其应用场景。首先简述了昆仑通态触摸屏技术和ABB变频器的基本概念，接着重点讲解了两者之间的硬件连接和软件编程方法，包括具体的代码示例。文中还探讨了该技术在多个行业的广泛应用及其带来的诸多优势，如操作简便、节能高效等。 适合人群：从事工业自动化领域的工程师和技术人员，尤其是对触摸屏控制技术和变频器有研究兴趣的人士。 使用场景及目标：适用于机械制造、化工、纺织、食品加工等多个行业，旨在提升生产线的自动化水平，优化设备操作流程，达到节能增效的目的。 其他说明：随着工业自动化的快速发展，此类技术将在更多领域得到推广和应用。文中提供的代码片段有助于读者快速上手实践，加深对该技术的理解。
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