6月19日凌晨，亚马逊总裁Jeff Bezos在美国西雅图举行发布会，发布了旗下首款智能手机产品Fire Phone。尽管经过几个月的传闻,预期高涨。我们已经听说过大部分的规格、设备。但一经发布,仍然令人印象深刻！特别是Firefly（萤火虫技术）动态视角3D技术等功能成为发布会上的亮点。  
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2024-03-27 10:42:18
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机器学习算法（四）: 基于支持向量机的分类预测1.相关流程支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一个非常优雅的算法，具有非常完善的数学理论，常用于数据分类，也可以用于数据的回归预测中，由于其其优美的理论保证和利用核函数对于线性不可分问题的处理技巧，在上世纪90年代左右，SVM曾红极一时。本文将不涉及非常严格和复杂的理论知识，力求于通过直觉来感受 SVM。推荐参考：SV
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2024-02-26 12:24:35
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分类模型：数据集线性可分from sklearn import svm
from sklearn.model_selection import train_test_split
import numpy as np
from sklearn import metrics
import matplotlib.pyplot as plt
def loadDataSet(filename, delim
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2024-06-27 20:44:40
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时序预测 | MATLAB实现LSTM-SVR(长短期记忆神经网络-支持向量机)时间序列预测 目录时序预测 | MATLAB实现LSTM-SVR(长短期记忆神经网络-支持向量机)时间序列预测效果一览基本介绍模型介绍LSTM模型SVR模型LSTM-SVR模型程序设计参考资料致谢 效果一览基本介绍本次运行测试环境MATLAB2018b； MATLAB实现LSTM-SVR(长短期记忆神经网络-支持向量机
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2024-01-18 21:19:48
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这周新学的萤火虫算法，写个笔记加深理解，嘤嘤嘤。1、自然界中的萤火虫； 2、萤火虫算法简介； 3、基本GSO算法； 4、基本FA算法；1.自然界中的萤火虫萤火虫生理结构十分特殊，它腹部的末端内充满了许多含磷的发光质及发光酵素，这些含磷的发光质及发光酵素，会在萤火虫腹的部发出一闪一闪的微弱亮光。萤火虫发出的亮光，主要是为了发送信号，萤火虫在求偶、警戒、诱捕等都是用这种方式。2.算法简介遵循原则 1、
大家好，我是带我去滑雪！ 本期使用爬取到的有关房价数据集data.csv，使用支持向量回归（SVR）方法预测房价。该数据集中“y1”为响应变量，为房屋总价，而x1-x9为特征变量，依次表示房屋的卧室数量、客厅数量、面积、装修情况、有无电梯、、房屋所在楼层位置、有无地铁、关注度、看房次数共计9项。 &nbs
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2023-08-03 19:34:25
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机器学习应用篇（三）——基于支持向量机的分类预测 文章目录机器学习应用篇（三）——基于支持向量机的分类预测1、Question?2、Answer！——SVM3、软间隔4、超平面 支持向量机常用于数据分类，也可以用于数据的回归预测 1、Question?我们经常会遇到这样的问题，给你一些属于两个类别的数据（如子图1），需要一个线性分类器将这些数据分开,有很多分法（如子图2），现在有一个问题，两个分类
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2024-04-25 20:22:04
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本文主要针对支持向量机回归预测在MATLAB中的实现过程进行陈述，方便读者可以快速上手实现SVR回归预测，对支持向量机的原理将不再进行陈述。在MATLAB中实现相关向量机回归预测主要是调用MATLAB自带的SVR工具箱，所以了解工具箱的相关参数的基本设置是很有必要的。接下来让我们一起来学习MATLAB实
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2023-10-10 23:01:54
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一、SVM的介绍支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一个非常优雅的算法，具有非常完善的数学理论，常用于数据分类，也可以用于数据的回归预测中，由于其其优美的理论保证和利用核函数对于线性不可分问题的处理技巧，在上世纪90年代左右，SVM曾红极一时。二、Demo实践Step1:库函数导入Step2:构建数据集并进行模型训练Step3:模型参数查看Step4:模型预测Ste
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2024-02-26 15:11:28
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python与机器学习实战 [何宇健] [2017.7第一版]机器学习绪论......机器学习常用术语......使用python进行机器学习......python一些第三方库的安装......第一个机器学习样例该问题来自Coursera上的斯坦福大学机器学习课程：现有47个房子的面积和价格，需要建立一个模型对新的房价进行预测即有这样的理解：输
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2023-10-16 19:20:12
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回归预测 | MATLAB实现SSA-LSSVM麻雀算法优化最小二乘支持向量机多输入单输出 目录回归预测 | MATLAB实现SSA-LSSVM麻雀算法优化最小二乘支持向量机多输入单输出预测效果基本介绍模型描述程序设计参考资料 预测效果基本介绍MATLAB实现SSA-LSSVM麻雀算法优化最小二乘支持向量机多输入单输出。 Matlab实现SSA-LSSVM麻雀算法优化最小二乘支持向量机多变量回归预
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2023-12-19 19:23:44
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机器学习-Sklearn-11（支持向量机SVM-SVC真实数据案例：预测明天是否会下雨）#11、SVC真实数据案例：预测明天是否会下雨
#这个案例的核心目的，是通过巧妙的预处理和特征工程来向大家展示，在现实数据集上我们往往如何做数据预处理，或者我们都有哪些预处理的方式和思路。预测天气是一个非常非常困难的主题，因为影响天气的因素太多，而Kaggle的这份数据也丝毫不让我们失望，是一份非常难的数据集
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2024-04-16 10:32:54
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文章目录一. SVM模型的基本概念1.1 从线性判别说起1.2 支持向量机(SVM)的基本概念二. SVM的目标函数和对偶问题2.1 支持向量机的优化问题2.2 优化问题的对偶问题2.3 支持向量与非支持向量三. 软间隔3.1 线性不可分3.2 损失函数3.3 松弛变量3.4 求解带松弛变量的软间隔SVM3.5 支持向量与非支持向量四. 核函数4.1 从低维到高维4.2 核函数4.3 核函数的选
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2024-07-25 20:45:49
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1. 支持向量机的基本原理线性可区分SVM -> support vector machine考虑如下分类问题： 可以看到，黑色和白色的点分别为两类，那么可以在平面找一条线，将两种点分割在直线的两端，如图的蓝色和红色的直线就是例子。这两个直线对数据集表现的都很好，不像绿色的线甚至无法分清训练数据的类别。那么对于新来的数据，我们可以根据其落在直线的那一侧来预测新数据的类型。然而对于不同的数据，
主要内容运行使用支持向量机SVM需要做的步骤选择SVM或逻辑回归的基本准则SVM 与神经网络对比其他核函数 kernel一、运行使用支持向量机SVM需要做的步骤1.1、参数 一般情况下我们需要自己写软件来求解参数，但是不建议自己写核函数，建议直接使用现有的软件包(如 liblinear，libsvm 等)（关于liblinear\libsvm 的介绍可以参考我的另一个文章） 来最小化 SVM 代价
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2024-08-27 19:45:49
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SVM算法代码及注释import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import load_iris #鸢尾花数据集
from sklearn.svm import SVC
import warnings
# 消除警告
warnings.filterwarnings('ignore')
# 数据
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2023-12-09 20:43:10
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支持向量机（Support Vector Machine，常简称为SVM）是一种监督式学习的方法，可广泛地应用于统计分类以及回归分析。支持向量机属于一般化线性分类器，这族分类器的特点是他们能够同时最小化经验误差与最大化几何边缘区，因此支持向量机也被称为最大边缘区分类器。导学问题什么是支持向量
SVM算法的实质是找出一个能够将某个值最大化的超平面，这个值就是超平面离所有训练样本的最小距离。这个最小距
（一）SVM的八股简介 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]。 支持向量机方法是建立在统计学习理论的VC 维理论和结构风险最小原理基础上的，根据有限的样本信息在模型的复杂性（即对特定训练样本的学习精度，Accura
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2024-03-27 20:26:35
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本文描述了训练支持向量回归模型的过程，该模型用于预测基于几个天气变量、一天中的某个小时、以及这一天是周末/假日/在家工作日还是普通工作日的用电量。关于支持向量机的快速说明支持向量机是机器学习的一种形式，可用于分类或回归。尽可能简单地说，支持向量机找到了划分两组数据的最佳直线或平面，或者在回归的情况下，找到了在容差范围内描述趋势的最佳路径。对于分类，该算法最大限度地减少了对数据进行错误分类的风险。对
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2023-07-31 19:01:11
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1.支持向量机定义在机器学习领域，支持向量机 SVM（Support Vector Machine）是一个有监督的学习模型，通常用来进行模式识别、分类、以及回归分析。给出一个简单的线性分类问题，要用一条直线，将下图 13.13 中圆形的点和三角形的点分开，这样的直线有无数条，例如图中画出的两条线都能进行分类。这些将类别分离的曲线称为超平面。已有的训练数据中，每个元素距离分离超平面都有一个距离。在添
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2023-07-04 17:24:43
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