看见大家想学习组合预测，我今晚就准备加班，给大家上一个arima+svm的组合预测，有什么不足的请指出了，时间序列是一个大类，我今天主要是给大家展示的是最常用的arima. 这里原理就不介绍了，只讲应用，你可以自己搜索网上原理或者关注我后面论文，我会专门写一个原理部分，目前也是帮别人处理的模型，根本不需要研究原理，只是给大家提供一个思路。串联组合的原理都是这样的，前面用灰色预测或者时间序列或者回归
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2023-12-14 20:31:27
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最近学习了一下svm这一高大上的算法，为了充分理解这一算法，特地详细地查看了一下相应程序的源代码，这里将源代码简单地记录一下，方便日后更好地理解与提升。源代码对应的网址链接 这里假设我们的mnist_train中train.csv存在的数据为 1,2,3,4,5 2,3,4,5,1 假设mnist_test中test.csv存在的数据为 2,3,4,5,1 1,2,3,4,5 首先使用数组读出文件
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2023-10-26 06:53:51
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看《机器学习（西瓜书）》可以理解SVM的推导过程，重点是看附录理解“对偶问题”，以及核函数的定义。SVM的代码主要是SMO算法的实现，主要参考《统计学习方法》，即如何选择pair进行优化，收敛后即可得到α、w、b代码：# _*_ coding:utf-8 _*_
from numpy import *
def loadDataSet(filename): #读取数据
dataMat=[]
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2023-09-22 12:40:51
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SVM（support vector machine）支持向量机：线性分类：先从线性可分的数据讲起，如果需要分类的数据都是线性可分的，那么只需要一根直线f(x)=wx+b就可以分开了，类似这样：这种方法被称为：线性分类器，一个线性分类器的学习目标便是要在n维的数据空间中找到一个超平面（hyper plane）。也就是说，数据不总是二维的，比如，三维的超平面是面。但是有个问题：上述两种超平
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2024-07-30 20:45:11
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&n
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2023-09-27 23:15:21
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⛄ 内容介绍一种基于CNNSVM的软件缺陷预测方法,从软件历史开发数据中提取软件数据特征,将获得的数据特征进行归一化处理;对归一化后的缺陷样本的数据特征进行SMOTE样本扩充;构建CNNSVM模型,正常样本和扩充后的缺陷样本一起输入到CNNSVM模型中,先由CNN网络进行卷积,下采样和扁平化处理,完成特征提取后,输入到SVM层进行缺陷预测;采用RMSProp优化器,基于binary_cross_e
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2024-04-08 10:34:11
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SVM支持向量机是建立于统计学习理论上的一种分类算法，适合与处理具备高维特征的数据集。SVM算法的数学原理相对比较复杂，好在由于SVM算法的研究与应用如此火爆，CSDN博客里也有大量的好文章对此进行分析，下面给出几个本人认为讲解的相当不错的：支持向量机通俗导论（理解SVM的3层境界）：JULY大牛讲的是如此详细，由浅入深层层推进，以至于关于SVM的原理，我一个字都不想写了。。强烈推荐。还有一个比较
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2023-11-28 01:19:00
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目录1.SVM作用：2. 不适定性问题2.1 什么是不适定性问题2.2 怎样解决不是定性问题？3. SVM 算法解决不适定性问题的具体过程3.1 Hard-margin SVM（1）什么是hard-margin SVM（2）hard-margin SVM 目标函数及约束条件的推导过程3.2 Soft-margin SVM（1）Soft-SVM的决策边界VS Hard-SVM的决策边界(2) 数据线
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2023-11-25 12:21:44
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1 简介基于数据的机器学习就是由观测样本数据得出目前尚不能通过原理分析得到的规律,利用其对未来数据进行预测.神经网络以其优越的函数逼近性能广泛用于建立时间序列过去与未来数据之间某种确定的映射关系,实现预测.首先分析了以经验风险最小化为准则的神经网络的局限性,以及针对此提出的结构风险最小化准则的优点;其次引出支持向量机;最后利用支持向量机对用电数据做较准确的多步预测.2 部分代码clear&nbs
原创
2022-01-06 22:38:40
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（一）SVM的背景简单介绍支持向量机(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很多特有的优势，并可以推广应用到函数拟合等其它机器学习问题中[10]。支持向量机方法是建立在统计学习理论的VC 维理论和...
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2015-06-07 21:18:00
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2015-06-11 15:57:00
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支持向量机算法（SVM）实战支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种常用于分类和回归问题的经典机器学习算法。SVM基于间隔最大化的思想来进行分类，即找到一个分类边界，使得不同类别的数据点到该分类边界的距离最大化。这个分类边界被称为“决策边界”或“超平面”。在本文中，使用Python和sklearn库来训练一个SVM分类器，并对鸢尾花数据集进行分类。加载数据集首先需要
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2024-05-14 11:59:46
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Python svm.LinearSVR方法代码示例 https://vimsky.com/examples/detail/python-method-sklearn.svm.LinearSVR.html ...
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2021-07-15 17:18:00
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Sklearn中SVM方法详解 1、SVM 在 sklearn 中采用 sklearn.svm.SVC 设置参数：
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2018-08-06 21:55:10
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#include <stdio.h> #include <time.h> #include <math.h> #include
原创
2021-07-29 13:36:28
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本文主要基于李航《统计学习方法》与周志华《机器学习》完成，加入了若干个人推导与注解，文后附Python3源码。跟我推导完，相信你一定会有收获。目录初识SVM第一重 · 线性硬间隔支持向量机第二重 · 线性软间隔支持向量机第三重 · 非线性支持向量机迈门利器 · 序列最小最优化算法迈门演示 · Python源码参考文献初识SVM支持向量机（Support Vector Machine,SVM）是ML
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2024-03-12 21:43:20
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svm的故事https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA5ODUxOTA5Mg==&mid=2652554096&idx=1&sn=46783e6ace661a3ccbd8a6e00fb17bf9&chksm=8b7e322bbc09bb3d73dc240f2280bddf2ef8b7824a459a24bd7f6eeadd60edb...
原创
2021-08-18 11:24:17
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1 优化目标 左下是正样本情况下逻辑回归的代价函数与假设函数的图像，右下为负样本的情况 在逻辑回归中如果有一个 $y=1$的样本，训练的目标则是希望 \({{h}_{\theta }}\left( x \right)\) 趋近1，对应的 \(\theta^Tx\) 应当远大于0。 相反地，另一个样本 ...
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2021-08-24 01:11:00
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前言： 又有很长的一段时间没有更新博客了，距离上次更新已经有两个月的时间了。其中一个很大的原因是，不知道写什么好-_-，最近一段时间看了看关于SVM(Support Vector Machine)的文章，觉得SVM是一个非常有趣，而且自成一派的方向，所以今天准备写一篇关于关于SVM的文章。 关于SV...
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2015-05-04 15:53:00
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"SVM Support Vector Machines Reviews"
原创
2021-08-27 09:51:11
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