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2024-01-28 17:26:35
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进制转换1. chr() #unicode编码
用一个范围在 range（256）内的（就是0～255）整数作参数，返回一个对应的字符。
返回值是当前整数对应的 ASCII 字符。
原型：chr(i)
i -- 可以是10进制也可以是16进制的形式的数字。2. ord() #chr()反操作
它以一个字符（长度为1的字符串）作为参数，返回对应的 ASCII 数值，或者 Unicode 数值，
如
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2024-02-02 12:54:40
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在这篇博文中，我将详细介绍如何解决在使用 Python 的支持向量回归（SVR）时遇到的核（kernel）类型问题。SVR 是一种有效的回归算法，但选择合适的核函数至关重要。接下来，我将按照环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、配置调优和故障排查这几个部分进行描述。
### 环境预检
在开始前，我首先进行了环境预检，其结果展示在图及硬件配置表中。为了确保硬件与软件的兼容性，我绘制了四象限图，
# Python中的SVR函数实现流程
## 引言
在机器学习中，SVR（Support Vector Regression）是一种基于支持向量机的回归分析方法。它利用支持向量机的思想，通过训练数据集来预测连续型的输出变量。本文将向你介绍如何在Python中使用SVR函数来进行回归分析。
## 实现流程
下面是使用SVR函数实现回归分析的一般流程，我们会逐一介绍每个步骤所需的代码和注释。
步
原创
2023-12-27 04:04:01
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我们看到一开始随机生成的数组与使用mat函数之后的类型是发生了变化的，尽管他们显示的东西没有什么区别，但是实质上，他们的类型是不同的。调用mat()函数可以将数组转换为矩阵，然后可以对矩阵进行一些线性代数的操作。
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2023-06-17 09:57:26
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1.不同核函数测试SVR是支持向量机的重要应用分支。SVR就是找到一个回归平面，让一个集合的所有数据到该平面的距离最近。首先，导入所需要的库，然后，用随机数种子和正弦函数生成数据集，并将数据集打印出来。接着，调用SVM的SVR函数进行支持向量回归，并同时选取核函数。最后，使用predict函数对时间序列曲线进行预测。代码部分：#!/usr/bin/python
# -*- coding:utf-
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2023-10-27 17:21:56
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Python是先编译成字节码，然后在解释执行的一门语言，而不是单纯的解释型语言 Python应用场景： Web应用开发、 操作系统管理，服务器运维的自动化脚本， 网络爬虫 科学计算 桌面软件 游戏 服务器软件（网络软件） 构思实现，产品早起原型和迭代 Python 优缺点 ： 优点： 简
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2023-07-01 19:09:12
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为何需要核函数：
http://www.blogjava.net/zhenandaci/archive/2009/03/06/258288.html
建议他的文章都仔细看一下 核函数的类型： 常用的四种核函数对应的公式如下： 先粘贴一下，以后有经验了再自己总结。如果如果特征数远远大于样本数的情况下,使用线性核就可以了.如果特征数和样本数都很大,例如文档分类,一般使用线
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2023-11-03 12:40:37
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支持向量回归（SVR）是一种回归算法，它应用支持向量机（SVM）的类似技术进行回归分析。正如我们所知，回归数据包含连续的实数为了拟合这种类型的数据，SVR模型在考虑到模型的复杂性和错误率的情况下，用一个叫做ε管（epsilon-tube，ε表示管子的宽度）的给定余量来接近最佳值。在本教程中，我们将通过在 Python 中使用 SVR ，简要了解如何使用 SVR 方法拟合和预测回归数据。教程涵盖：准
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2023-12-30 20:38:57
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1.项目背景麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm, SSA)是一种新型的群智能优化算法，在2020年提出，主要是受麻雀的觅食行为和反捕食行为的启发。在麻雀觅食的过程中，分为发现者（探索者）和加入者（追随者），发现者在种群中负责寻找食物并为整个麻雀种群提供觅食区域和方向，而加入者则是利用发现者来获取食物。为了获得食物，麻雀通常可以采用发现者和加入者这两种行为策略进行觅食。种
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2023-10-28 07:50:01
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# 如何实现 Python 核函数
## 简介
Python 核函数是一种在 AWS Lambda 上运行的无服务器计算服务，可以帮助开发者构建和运行无服务器应用程序。在本文中，我将向你介绍如何实现 Python 核函数的步骤，并提供相应的代码示例和解释。
## 实现步骤
下面是实现 Python 核函数的步骤，我们可以使用表格来展示这些步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ------ |
原创
2023-09-14 15:38:34
50阅读
一.核函数 它是针对线性可分情况进行分析，对于线性不可分的情况，通过使用非线性映射算法将低维输入空间线性不可分的样本转化为高维特征空间使其线性可分，从而使得高维特征空间采用线性算法对样本的非线性特征进行线性分析成为可能。 它基于结构风险最小化理论之上在特征空间中构建最优超平面，使得学习器得到全局最优化，并且在整个样本空间的期望以某个概率满足一定上界。假设X是输入空间，H是特
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2023-11-27 19:41:20
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一直都觉得核函数是一个很难理解东西，在知乎上看到了一个解答，感觉不错。 观点：核函数和映射没有关系，核函数只是用来计算映射到高维空间之后的内积的一种简便方法。一般英文文献对Kernel有两种提法，一是Kernel Function，二是Kernel Trick。从Trick一词中就可以看出，
核函数方法简介(1)核函数发展历史 早在1964年Aizermann等在势函数方法的研究中就将该技术引入到机器学习领域，但是直到1992年Vapnik等利用该技术成功地将线性SVMs推广到非线性SVMs时其潜力才得以充分挖掘。而核函数的理论则更为古老，Mercer定理可以追溯到1909年，再生核希尔伯特空间(ReproducingKernel Hilbert S
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2023-09-23 11:55:57
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在上个版本的基础上修订,改正了一些错误，优化了一些代码结构，修改了一些注释。不厌其烦的详细注释，对入门来说还是挺友好的哈，欢迎指正！测试数据是吴恩达机器学习课程svm章节的作业。分别用高斯核函数与线性核函数进行测试，可以发现高斯核函数的稳定性和准确率明显较线性核函数好。import numpy as np
from sklearn import datasets
class SVM:
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2023-12-07 07:05:53
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matlab中提供了核平滑密度估计函数ksdensity(x)：[f, xi] = ksdensity(x)返回矢量或两列矩阵x中的样本数据的概率密度估计f。 该估计基于高斯核函数，并且在等间隔的点xi处进行评估，覆盖x中的数据范围。ksdensity估计单变量数据的100点密度，或双变量数据的900点密度。ksdensity适用于连续分布的样本。也可以指定评估点：[f,xi] = ksdensi
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2023-07-03 17:58:40
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1.项目背景黏菌优化算法（Slime mould algorithm，SMA）由Li等于2020年提出，其灵感来自于黏菌的扩散和觅食行为，属于元启发算法。具有收敛速度快，寻优能力强的特点。主要模拟了黏菌的扩散及觅食行为，利用自适应权重模拟了基于生物振荡器的“黏菌传播波”产生正反馈和负反馈的过程，形成具有良好的探索能力和开发倾向的食物最优连接路径，因此具有较好的应用前景。本项目通过SMA黏菌优化算法
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2023-08-15 15:03:31
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总结：1）在线学习：SVM不支持在线学习，LR支持2）不平衡数据：SVM不依赖于数据的分布，所以数据是否平衡影响不是很大（有影响的）；LR依赖于数据的分布所以不平衡的数据需要进行平衡处理3）【解释2】SVM只受少数点的影响，同一类的数据的数量并不影响分类效果；LR每一个数据点对分类平面都是有影响的，它的影响力远离它到分类平面的距离指数递减4）规范化：SVM依赖数据表达的距离测度，所以需要对数据先做
一、Opencv中的核函数定义（4种）：1、CvSVM::LINEAR : 线性内核，没有任何向映射至高维空间，线性区分（或回归）在原始特点空间中被完成，这是最快的选择。2、CvSVM::POLY : 多项式内核：3、CvSVM::RBF : 基于径向的函数，对于大多半景象都是一个较好的选择：4、CvSVM::SIGMOID : Sigmoid函数内核：&n
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2023-09-15 17:24:51
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引言：对于SVM的核函数，许多初学者可能在一开始都不明白核函数到底是怎么做到从二维空间映射到三维空间（这里我们特征空间以二维为例），因此本文主要讲解其中一种核函数-------高斯核函数作为介绍，另外感谢Andrew Ng在网易云课堂深入浅出的讲解，不但加深了我的理解，也为我写这篇博客提供了不少素材。代价函数： 相比于Logistic Regression的代价函数： + SVM的代价函数只是
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2024-01-28 17:14:27
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