《集体智慧编程》关于婚介数据集的SVM分类
作者写这本书的年代已经很久远了，于是里面使用到的LIBSVM接口与现在也非常不一样：
1.书本上提高的官方下载svm已经更新至3.x版本，不适合（研究了很久，发现接口很大不一样，建议阅读者不要使用最新版本，如果实在需要请参考本文第4点）
2.网上有人用libsv
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2024-05-31 00:30:50
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SVM实验一、数据处理本次实验数据集为 Breast cancer dataset通过sklearn.datasets获取数据cancer = load_breast_cancer()
cancer_x=cancer.data
cancer_y=cancer.target查看数据大小即部分数据：print("加载完毕，数据大小：")
print(cancer_x.shape)
print(canc
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2023-12-24 21:54:10
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**支持向量机（support vector machines, SVM）**是一种**二分类模型**，它的基本模型是定义在特征空间上的**间隔最大的线性分类器**，间隔最大使它有别于感知机；SVM还包括**核技巧**，这使它成为实质上的非线性分类器。 ...
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2021-09-02 21:46:00
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1. 问题的提出若存在一个样本集，其中有两类数据，我们希望将他们分类像上图(a)那样的样本集，SVM的目的就是企图获得一个超平面（在这个例子中超平面是一个直线），这个超平面可以完美的分割不同的数据集，我们用下面的线性方程来表示这个超平面：ωTx+b=0ωTx+b=0对于二维空间的超平面，实际上就是：[w1w2][xy]+b=0[w1w2][xy]+b=0我们再观察图(b)和(c)的两个直线，很明显
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2024-02-25 08:50:55
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在本文中，我们将使用主成分分析和支持向量机来建立人脸识别模型。首先，让我们了解PCA和SVM是什么：主成分分析：主成分分析（PCA）是一种机器学习算法，广泛应用于探索性数据分析和建立预测模型，它通常用于降维，通过将每个数据点投影到前几个主成分上，以获得低维数据，同时尽可能保留数据的变化。Matt Brems的文章(https://medium.com/u/55680478461)全面深入地介绍了该
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2024-07-02 15:19:36
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第3章实现快速SVM上一章内容已接触了在线学习，与批量学习相比，读者可能已经对其简单性、有效性和可扩展性感到惊讶。尽管每次只学习单个示例，SGD依然能得到很好的估计结果，就好像使用批处理算法处理存储在核心存储器中的所有数据一样，唯一的要求就是数据流确实是随机的(数据中无趋势)，并且学习器也针对问题进行了很好调整(学习率通常是需要固定的关键参数)。无论如何，仔细检查这些成果，相对于批线性模型，计算结
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2024-06-13 17:01:52
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今天是机器学习专题的第34篇文章，我们继续来聊聊SVM模型。我们在上一篇文章当中推导了SVM模型在硬间隔的原理以及公式，最后我们消去了所有的变量，只剩下了\(\alpha\)。在硬间隔模型当中，样本是线性可分的，也就是说-1和1的类别可以找到一个平面将它完美分开。但是在实际当中，这样的情况几乎是不存在的。道理也很简单，完美是不存在的，总有些样本会出错。那针对这样的问题我们应该怎么解决呢？软间隔在上
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2024-05-30 08:17:22
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一、网络基础 网络由下往上分为：物理层、数据链路层、网络怪、传输层、会话层、表示层和应用层。 TCP/IP协议是传输层协议，主要解决数据如何在网络中传输；socket则是对TCP/IP协议的封装，它本身不是协议，而是一个调用接口； HTTP、FTP是应用协议，主要解决如何包装数据；TCP连接
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2023-10-27 09:24:27
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在进行时间序列金融数据分析时，最常用的方法之一就是自回归条件异方差（ARCH模型）。这篇文章旨在为读者提供一个详细的过程，展示如何利用Python实现ARCH模型并绘制拟合结果。通过使用可视化图表和代码分析，我将为您提供全面的理解。
## 背景描述
在金融市场中，资产回报率序列通常表现出波动聚集的特征，即某些时期的波动性要远高于其他时期。这种现象可以使用ARCH模型进行建模与分析。通过对ARC
现在搞AI研究写论文，其中论文里的框架图模型图很是考验你画图的能力，不费一番心思功夫，怎能画出一个入得Reviewer法眼的图，论文也不大好中，很是发愁。好消息来了，elvis介绍了有个ML visual的利器，提供一份32页的PPT模型图素材，你在上面可以直接使用画出你要的机器学习深度学习模型图，再也不用担心画图了！比如要画一个 基于一个Transformer的模型的图，直接
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2022-08-28 06:05:37
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ArchiCAD 24 for Mac(3D建筑模型设计和分析软件)2.16 GB2021.03.22简体中文ArchiCAD mac是一款Graphisoft公司为了使建筑师能在三维虚拟建筑模型软件，全面评估其建筑设计而专业打造的一套虚拟模型解决方案。通过全球十几万用户，一百多万个实际项目的检验，ArchiCAD被证明是建筑师在设计和建造伟大建筑时完全可以信赖的工具。下载 ArchiCAD 24
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2023-11-07 23:13:55
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## R语言如何画出聚类模型图
聚类分析是一种常用的数据分析技术，其目的在于将一组数据分组，使得同一组内的数据相似度较高，而不同组间的数据相似度较低。在R语言中，聚类模型的可视化可以帮助分析人员更好地理解数据及其结构。本文将详细介绍如何在R中进行聚类分析并绘制聚类模型图，包括不同聚类算法的实现以及结果的可视化。
### 1. 准备工作
首先，确保你已经安装了R以及以下几个常用的R包：`ggp
个新的协作项目，通过使用更专业、更吸引人、更充分的图块来帮助机器学习社区改进科学传播。你可以在你的演讲或博客文章中自由使用视觉效果。使
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2020-07-23 15:27:32
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在现代可再生能源的推广背景下，风力发电成为了一个重要的研究领域。为了更好地理解和展示风力发电风机的工作原理及其结构，本文将介绍如何使用Python绘制风力发电风机模型。我们将探索从技术痛点到实现过程的各个阶段，并涵盖相关的图表和代码示例。
## 背景定位
在探索风力发电技术的初期，存在着诸多技术痛点，例如设计复杂、数据处理不够高效、可视化效果不理想等。针对这些挑战，我们需要明确技术债务的分布。
决策树分类算法及python实现目标值是分类型变量，特征值(属性值/自变量)可以是分类型，也可以是连续型。1、决策树概括思想：划分某个特征变量判断类别，接着在该特征变量的条件下继续划分下一个特征变量，一直到特征变量划分完或者确定有好的分类结果后结束划分，最终确定属于哪个分类，也就是if...elif...else...的思想。问题：众多的特征变量中，先进行哪些特征变量的划分效果/效率会更高呢？需要
前言：本文大水文一篇，大神请绕道。在正文之前，首先假设读者都已经了解SVM（即支持向量机）模型。 1. introduction libsvm是台湾大学林智仁(Chih-Jen Lin)教授于2001年开发的一套支持向量机的工具包，可以很方便地对数据进行分类或者回归分析。使用时，只需要把训练数据按照它的格式打包，然后直接喂进去训练即可。我这里的数据是保存在mat文件的，数据怎么导入这里略去不说（
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2024-03-27 05:35:12
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二、SVM的求解过程1、对问题的简单求解其实上一章中的结果，已经是一个可求解的问题了，因为现在的目标函数是二次的，约束条件是线性的，所以它是一个凸二次规划问题，只要通过现成的QP包就能解决这个二次规划问题。 2、求解方式转换由于这个结构具有特殊性，所以可以通过拉格朗日的对偶性（ Lagrange Duality），将原问题转到对偶问题进行优化（两者等价）。 这样是有两个优点：一是对偶问题更容易求
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2024-07-02 15:20:19
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1.项目背景支持向量机是由间隔最大化和高维映射两大部件组成。间隔最大化是目标，支持向量机的损失函数依靠间隔计算，能让间隔达到最大的就是支持向量机要“学习”的过程。高维映射用于解决线性不可分问题，可以理解为对数据的“预处理”。对于那些你中有我、间不容发的非线性分布数据，首先通过核函数映射至高维，映射后的数据集呈线性分布，为使用线性方法分类创造了条件。最后归纳一下，使用支持向量机进行分类经过三个步骤：
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2024-03-14 18:01:34
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太棒了
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2021-07-16 15:55:46
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决策树在分类、预测、规则提取等领域有着广泛的应用。决策树是一种树状结果，它的每一个叶节点对应一个分类。构造决策树的核心问题是：在每一步如何选择适当的属性对样本做拆分。对于分类问题，从已知类标记的训练样本中学习并构造出决策树是一个自上而下，分而治之的过程。常见的决策树算法如下：ID3算法C4.5算法CART算法其中ID3是最经典的决策树分类算法。ID3算法ID3算法基于信息熵来选择最佳测试属性。它选
