✅作者简介：热爱科研的算法开发者，Python、Matlab项目可交流、沟通、学习。
?个人主页：算法工程师的学习日志简介SVM(Support Vector Machine)名为支持向量机，是常见的一种判别方法。在机器学习领域，是一个有监督的学习模型，通常用来进行模式识别、分类以及回归分析。相关概念分类器：分类器就是给定一个样本的数据，判定这个样本属于哪个类别。例如在天气预测中，我们认为晚上能看
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原创
2022-12-08 10:23:53
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2023-09-21 08:58:37
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2023-03-12 15:17:00
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?个人主页：算法工程师的学习日志简介SVM(Support Vector Machine)名为支持向量机，是常见的一种判别方法。在机器学习领域，是一个有监督的学习模型，通常用来进行模式识别、分类以及回归分析。相关概念分类器：分类器就是给定一个样本的数据，判定这个样本属于哪个类别。例如在天气预测中，我们认为晚上能看
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2023-05-11 09:03:49
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什么是KNN算法!在这里插入图片描述(https://s2.51cto.com/images/blog/202210/15131607_634a4217cb7a446668.png?xossprocess=image/watermark,size_14,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_30,g_se,x_10,y_10,shadow_20,type_ZmF
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2022-10-15 13:22:44
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SVM调参数实例 Sklearn求解SVM samples_generator数据生成用的，可以生成出自定义数据。 径向基函数，rbf，高斯核函数说的是一回事。 SVM参数调节 C参数不同结果也不同。 在高斯核函数中用，gamma值控制模型的复杂程度。 一般复杂的边界泛化能力越低。一般不希望得到这样
原创
2021-07-22 09:47:05
304阅读
SMO算法 SVM(3) 利用SMO算法解决这个问题： SMO算法的基本思路 ： SMO算法是一种启发式的算法（别管启发式这个术语， 感兴趣可了解）， 如果所有变量的解都满足最优化的KKT条件， 那么最优化问题就得到了。 每次只优化两个 , 将问题转化成很多个 二次规划 的子问题， 直到所有的解都满
原创
2021-08-06 09:54:20
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关键字(keywords)：SVM支持向量机 SMO算法 实现机器学习 假设对SVM原理不是非常懂的，能够先看一下入门的视频，对帮助理解非常实用的，然后再深入一点能够看看这几篇入门文章，作者写得挺具体，看完以后SVM的基础就了解得差点儿相同了，再然后买本《支持向量机导论》作者是Nello Crist...
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2014-12-25 10:02:00
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OpenCV中的SVM参数优化 分类：机器学习（11） opencv（18） 版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 SVM（支持向量机）是机器学习算法里用得最多的一种算法。SVM最常用的是用于分类，不过SVM也可以用于回归，我的实验中就是用SVM来实现SVR（支持向量回归）。
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2024-03-05 16:44:02
73阅读
结果代码# 加载数据# 切分出测试数据# 设置方法#打印结果# 评价分数。
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2024-08-26 15:39:03
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训练数据本实验的特征维度取自实际工程，但具体数据纯属模拟，只是想以此对SVM理论进行一次实践。 数据集-数据字典
序号名称说明类型备注1user_id用户标识int 2service_kind业务类型string2G、3G、4G3call_duration主叫时长（分）double 4called_duration被叫时长（分）double 5in_packa
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2024-04-16 10:36:09
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参考资料：http://www.cppblog.com/sunrise/archive/2012/08/06/186474.html http://blog.csdn....
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2020-01-12 19:09:00
238阅读
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目录1 定义输入数据2 线性可分支持向量机3 SVM的计算过程与算法步骤3.1 推导目标函
原创
2022-10-22 07:00:30
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目录1 SVM算法简介1.1 SVM算法导入1.2 SVM算法定义1.2.1 定义1.2.2 超平面最大间隔介绍1.2.3多球之后，仍然适用。”
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2022-10-23 00:17:53
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一、神经网络-支持向量机 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许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。 1 数学部分 1.1 二维空间 ...
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2021-07-25 18:50:00
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简介 SVM是一种二类分类模型，其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器，即支持向量机的学习策略便是间隔最大化，最终可转化为一个凸二次规划问题的求解。或者简单的可以理解为就是在高维空间中寻找一个合理的超平面将数据点分隔开来，其中涉及到非线性数据到高维的映射以达到数据线性可分的目的。
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2021-09-05 16:56:00
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一、神经网络-支持向量机
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许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。 1 数学部分 1.1 二维空间 2 算法部分
原创
2021-07-10 17:27:21
994阅读
一、神经网络-支持向量机支持向量机(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许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。
原创
2021-07-13 09:56:48
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