目录一、相关概念1.1、什么是支持向量机1.2、一个线性相关的例子1.3、 函数间隔（Functional margin）与几何间隔 （Geometrical margin）1.4、最大间隔分类器二、SMO算法（一种启发式算法）2.1、SMO算法的基本思路2.2、两个变量二次规划的求解方法2.3、变量的选择方式三、编程求解线性SVM 3.1、可视化数据集3.2、简化版SMO算
遗传算法/粒子群算法优化支持向量机分类预测-附代码 文章目录遗传算法/粒子群算法优化支持向量机分类预测-附代码1. 支持向量机简介与参数优化的原理1.1 支持向量机SVM简介1.2 优化参数的选取1.3 交叉验证（CV）2. 数据集介绍和采用的优化算法2.1 遗传算法GA优化SVM2.2 粒子群算法PSO优化SVM3. 程序结果和算法的对比3.1 SVM3.2 遗传算法GA优化SVM3.3 粒子群
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2024-08-03 19:05:35
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支持向量机(Support Vector Machine)：支持向量机简称SVM，与逻辑回归和神经网络相比，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。先来看假设函数：if y=1, we want , .if y=0, we want , .那么类似的代价函数：::我们根据逻辑回归的代价函数变形得到SVM的代价函数：Logistic re
一、代价函数 对比逻辑回归与支持向量机代价函数。cost1(z)=-log(1/(1+e-z)) cost0(z)=-log(1-1/(1+e-z)) 二、支持向量机中求解代价函数中的C值相当于1/λ。 如果C值过大，相当于λ过小，容易过拟合 如果C值过小，相当于λ过大，容易欠拟合。 三、大间隔分类(large margin c
前言去年由于工作项目的需要实际运用到了SVM和ANN算法,也就是支持向量机和人工神经网络算法，主要是实现项目中的实时采集图片（工业高速摄像头采集）的图像识别的这一部分功能，虽然几经波折，但是还好最终还算顺利完成了项目的任务，忙碌一年，趁着放假有时间好好整理并总结一下，本文的内容包括：前面的部分是对支持向量机原理的分析，后半部分主要直接上手的一些实践的内容。本文的原理部分针对支持向量机的原理，特别拉
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2024-05-19 18:05:42
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geekos计算机系统软件实验报告2、堆存储分配；3、静态优选权时序安排的时间片内核线程；4、关于内核线程同步的互斥和条件变量；5、基于分割保护的用户模式和一个简单的系统调用接口；6、对键盘和VGA文本模式显示的设备启动；目前，除上述所列的之外，还缺少虚拟内存、存储设备驱动和文件系统。在GeekOS中，使用分段机制实现了用户模式任务的内存保护。为了克服在存储设备和文件系统方面的欠缺，GeekOS提
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2024-04-12 14:14:45
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1、支持向量机算法原理支持向量机（Support Vetor Machine，SVM）由Vapnik等人于1995年首先提出，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，并推广到人脸识别、行人检测和文本分类等其他机器学习问题中。SVM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，根据有限的样本信息在模型的复杂性和学习能力之间寻求最佳平衡，以求获得最好的推广能力。SVM可以用
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2024-03-18 19:48:18
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五、SVM求解实例 上面其实已经得出最终的表达式了，下面我们会根据一些具体的点来求解α的值。数据：3个点，其中正例 X1(3,3) ，X2(4,3) ，负例X3(1,1) 如下图所示 我们需要求解下式的极小值 yi代表的是数据的类别，+1代表正例，-1代表负例） 代入数据，通过化简可以得到如下约束条件的表达式。 将数据代入上式得到 由于α1+α2-α3=0 -
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2024-04-24 14:46:41
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论机器学习与支持向量机摘要：机器学习是研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能，它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径。支持向量机是从统计学发展而来的一种新型的机器学习方法，在解决小样本、非线性和高维的机器学习问题中表现出了许多特有的优势。 关键词：机器学习；支持向量机；人脸识别引言 1.1机器学习的研究背景 什么是机器学
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2024-05-15 12:23:21
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Linux实验报告一、实验目的 Linux 是一套免费使用和自由传播的类 Unix 操作系统，是一个基于 POSIX 和 UNIX 的多用户、多任务、支持多线程和多 CPU 的操作系统。它能运行主要的 UNIX 工具软件、应用程序和网络协议。它支持 32 位和 64 位硬件。Linux 继承了 Unix 以网络为核心的设计思想，是一个性能稳定的多用户网络操作系统。本次实验意图通过实践了解 Linu
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2024-04-18 15:33:11
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目录kNN 算法的算法流程kNN 算法的优缺点 实现kNN算法kNN 算法的算法流程假设现在有这样的一个样本空间，该样本空间里有宅男和文艺青年这两个类别，其中红圈表示宅男，绿圈表示文艺青年。如下图所示：其实构建出这样的样本空间的过程就是 kNN 算法的训练过程。可想而知 kNN 算法是没有训练过程的，所以 kNN 算法属于懒惰学习算法。假设我在这个样本空间中用黄圈表示，如下图所示：现在使
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2024-07-24 20:33:43
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写在前面本人python菜鸟，最近在学习机器学习。因为实在太菜，代码里的有些函数不太懂，希望能够边写边加深理解吧。我用的学习资料是MLP_机器学习实战，资源放在下面，有需要的童鞋可以自行下载哈~~https://pan.baidu.com/s/1jbFZ2YMrC7X2ZvJJJbL0hA 提取码：gjif概述k-近邻算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。优点：精度高、对异常值不敏感、无数
支持向量机算法 支持向量机要解决的问题 SVM在2012年之前效果很好，取得了很多成绩。可以说是一统天下。 现在SVM遇到了一个强劲的对手Neural Net，但也没有完全取代SVM，SVM任有其使用场景。 面试中很容易被问到SVM，基本上必问。（线性回归，贝叶斯，可能会被问到。） SVM是经典的二
原创
2021-07-22 09:47:07
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目录1，SVM 的实现2，准备数据集3，数据预处理4，构造分类器5，总结 上一篇介绍了 SVM 的原理和一些基本概念，本篇来介绍如何用 SVM 处理实际问题。1，SVM 的实现SVM 算法即可以处理分类问题，也可以处理回归问题。sklearn 库的 svm 包中实现了下面四种 SVM 算法：
LinearSVC：用于处理线性分类问题。
SVC：用于处理非线性分类问题。
LinearSVR：用于处
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2024-03-13 17:19:33
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并行计算实现KNN算法零.环境GPU型号为GTX1050,详细信息如下: Device 0: "GeForce GTX 1050"
CUDA Driver Version / Runtime Version 11.1 / 11.1
CUDA Capability Major/Minor version number: 6.1
Total amount
KNN工作原理假设有一个带有标签的样本数据集（训练样本集），其中包含每条数据与所属分类的对应关系。输入没有标签的新数据后，将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较。计算新数据与样本数据集中每条数据的距离。对求得得所有距离进行排序（从小到大，越小表示越相似）。取前K（K一般小于等于20）个样本数据对应的分类标签。 3.求K个数据中出现次数最多的分类标
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2024-04-14 09:56:59
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实验一 java基础编程（实验报告）
姓名： XXX 班级： XXX 学号： XXX 一、实验目的 在集成开发环境下，依照Java语言的基本语法编译和执行简单Java的程序，通过本次实践环节理解java程序的运行机制，掌握 java 语言的基本结构和程序设计方法二、实验目标 学习使用java变量的声明和使
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2023-08-29 22:10:47
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SVM压制了神经网络好多年，如果不考虑集成学习算法，不考虑特定的训练集，在分类算法中SVM表现排第一。 SVM是一个二元分类算法。 SVM学习策略：间隔最大化，可形式化为一个求解凸二次规划问题。 间隔最大化使它有别于感知机。 SVM包括核技巧，使它成为非线性分类器。线性可分支持向量机，又称硬间隔支持向量机；通过软间隔最大化学习的线性分类器为线性支持向量机，又称软间隔支持向量机；当训练及
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2024-03-25 14:03:50
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一、实验目的【目的要求】了解AWT及Swing包中各组件的使用掌握GUI基本组件的使用及事件处理机制【注意事项】注意电源插座的用电安全；遵守计算机的使用注意事项；防范病毒。【使用工具】电脑window系统JDK环境eclipse开发环境三、实验内容：（编写程序调试输出结果）（删除此行，同学们以下填写实验步骤，程序框图/代码/运行结果截图等）【相关知识】1.简易计算器，要求利用Java Swing
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2023-07-18 10:54:26
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实验任务
上配置VPN．详细操作步骤
Step 1: 配置如下：
R1(config)#int f1/0
R1(config-if)#ip add 192.168.1.1 255.255.255.0
R1(config-if)#no shut
R1(co
原创
2007-12-28 16:26:48
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