一条线上可能会有多个支持向量直接调用sklearn里的svm算法
原创
2022-03-01 18:03:52
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一条线上可能会有多个支持向量直接调用sklearn里的svm算法
原创
2021-06-10 18:21:47
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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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支持向量机（SVM）是一种监督学习算法，广泛应用于分类和回归问题。其主要思想是通过寻找一个最佳的超平面来分隔不同类别的样本，使得分类间隔最大化。SVM的基本原理超平面：在特征空间中，超平面是用来分隔不同类别的决策边界。对于二分类问题，超平面可以用一个线性方程表示。支持向量：离决策边界最近的样本点，这些点对确定超平面的位置至关重要。SVM的目标是最大化支持向量与超平面的间隔。核函数：SVM通过核函数
支持向量机（SVM）是一种监督学习算法，广泛应用于分类和回归问题。其主要思想是通过寻找一个最佳的超平
（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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利用sklearn执行SVM分类时速度很慢，采用了多进程机制。 一般多进程用于独立文件操作，各进程之间最好不通信。但此处，单幅影像SVM分类就很慢，只能添加多进程，由于不同进程之间不能共用一个变量（即使共用一个变量，还需要添加变量锁），故将单幅影像分为小幅，每小幅对应一个进程，每个进程对该小幅数据分 ...
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2021-11-03 21:53:00
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import numpy as npX = np.array([[-1, -1], [-2, -1], [1, 1], [2, 1]])y = np.array([1, 1, 2, 2])from sklearn.s、
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2022-07-19 11:50:09
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svm的故事https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA5ODUxOTA5Mg==&mid=2652554096&idx=1&sn=46783e6ace661a3ccbd8a6e00fb17bf9&chksm=8b7e322bbc09bb3d73dc240f2280bddf2ef8b7824a459a24bd7f6eeadd60edb...
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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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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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SVM（support vector machine）支持向量机是一种监督学习算法，可用于分类、回归、离群点检测。引入软间隔因为：（1）不是任何任务都能找到好的核函数使其线性可分；（2）就算实现（1），但也无法判断模型线性可分是不是过拟合造成 。支持向量(support vector)：到超平面最近的样本点间隔（margin）：各异类支持向量到超平面的距离之和。硬间隔：要求所有样本点都满
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2023-12-05 02:22:35
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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。SVN原理比
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2024-02-25 07:26:05
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先将代码写上，后期有时间在写上文字注释：
代码展示：# -*- coding: utf-8 -*-
"""
支持向量机代码实现
SMO(Sequential Minimal Optimization)最小序列优化
by tangjunjun
"""
import numpy as np
# 核转换函数（一个特征空间映射到另一个特征空间，低维空间映射到高维空间）
# 高维空间解决线性问题，
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2023-06-15 11:11:50
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SVM 原理推导 机器学习就是找决策边界1.have u ? if w * u + b 〉= 0 them is + 正样本（W*u =U的图影，b原点到边界的值） if w * u >=c if w * u +b <0 them is - 样本 2.yi(w * x +b) -1 >=0 yi(w
原创
2021-07-23 14:13:36
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一、处理步骤 （参考：【机器学习】python使用支持向量机SVM） 第一步：导入 svm 模块from sklearn import svm 第二步：导入数据集data = np.loadtxt(filename, dtype=float, delimiter=',', converters=None)
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2023-11-22 12:46:30
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