一. 前言由于最近有一个邮件分类的工作需要完成，研究了一下基于SVM的垃圾邮件分类模型。参照这位作者的思路（），使用trec06c这个公开的垃圾邮件语料库（https://plg.uwaterloo.ca/~gvcormac/treccorpus06/）作为数据进行建模。并对代码进行优化，提升训练速度。工作过程如下：1,数据预处理，提取每一封邮件的内容，进行分词，数据清洗。2,选取特征，将邮件内容
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2023-12-16 16:09:32
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分类预测 | Matlab实现QPSO-SVM、PSO-SVM、SVM多特征分类预测对比
原创
2024-03-11 11:42:33
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完整代码及其数据，请移步小编的GitHub 传送门：请点击我 如果点击有误：https://github.com/LeBron-Jian/MachineLearningNote前言 整理SVM（support vector machine）的笔记是一个非常麻烦的事情，一方面这个东西本来就不好理解，要深入学习需要花费大量的时间和精力，另一方面我本身也是个初学者，整理起来难免思路混乱。所以我对S
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2023-07-12 22:04:30
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1 简介目前基于紫外-可见光光谱法的建筑物废弃材料判别模型大多使用主成分分析(PCA)进行特征提取,然而,对于光谱相似度较高的有建筑物废弃材料,仅从数据驱动的角度提取其方差最大的方向作为特征进行识别效果往往不佳。针对有机污染物光谱数据多重共线性以及谱峰重叠干扰的问题,开展了基于连续投影算法(SPA)和支持向量机(SVM)的紫外-可见光光谱建筑物废弃材料判别方法研究。实验结果表明, SPA作为一种提
原创
2022-03-13 11:01:46
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目录摘要模型构建读取数据集：CNN模型构建：模型结构：训练模型：结果对比分析：结束：摘要为解决采用 softmax 作为卷积神经网络分类器导致图形分类识别模型泛化能力的不足，不能较好适用图像分类等问题，本次博客使用SVM代替CNN网络的softmax分类层，即CNN提取特征后利用SVM进行分类。为了验证模型更改后的效果，本次在随机构建的垃圾分类数据集上做了一个简单的验证性实验。以验证SVM替换so
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2023-12-26 15:43:56
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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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分类预测 | Matlab实现SSA-SVM多特征分类预测
原创
2022-12-15 15:15:41
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想问一下各位大佬，在对数据集做svm分类时在这个部分一直报这个错误是因为什么呀
原创
2023-06-21 20:37:19
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1.总体框架 R-CNN目标检测模型总体上分为三大模块：1.区域提议，2.CNN特征提取，3.SVM判别。 （1）区域提议：也可以理解为候选框提取。通过某种方法从原始输入图像中提取出与类别无关的大约2k个候选框。 （2）CNN特征提取：经过第1步提取到2k个候选框之后，分别利用CNN对这些候选框进行特征提取。 （3）SVM判别，利用第2步提取到
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2024-05-19 08:35:54
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作为时代的分水岭，R-CNN利用了CNN提取特征的强大之处，同时利用了传统方法和机器学习的方法，最终达到了不错的效果。R-CNN大致分为以下四个步骤：候选区域生成；CNN特征提取；SVM分类；回归器特征box位置。流程图如下图所示：一、候选区域生成目标检测的核心就是分类classification+定位location，定位就是用矩形框选定目标物体。候选区域生成其实就是一个粗定位：得到一些大概率是
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2024-04-08 10:24:55
249阅读
原理SVM被提出于1964年，在二十世纪90年代后得到快速发展并衍生出一系列改进和扩展算法，在人像识别、文本分类等模式识别（pattern recognition）问题中有得到应用。支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一类按监督学习（supervised learning） 方式对数据进行二元分类的广义线性分类器（generalized linear classi
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2023-12-07 01:29:06
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import numpy as np from sklearn import svm X = np.array([[-1, -1], [-2, -1], [1, 1], [2, 1]]) y = np.array([1, 1, 2, 2]) clt = svm.SVC(probability = True) clt.fit(X, y) print clt.predict([[-0.8, -...
原创
2022-05-19 21:25:27
677阅读
一般做分类比较重要的有三个步骤，每一步都对分类结果有很大的影响1.找到合适的特征，举个栗子，例如题主的年龄估计，可以对图像进行预处理二值化(对图像分类这步很重要), 之后取横向的线的数目作为一个特征(纯属猜测，不确定这个特征是否有效),把很多个特征组成一个特征向量2.选择合适的分类器，常用的分类器有SVM,LR,ANN等，对不同场景使用合适的分类器,上面有朋友提到LR，当然LR比较简单而且速度...
原创
2021-06-10 18:21:49
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一般做分类比较重要的有三个步骤，每一步都对分类结果有很大的影响1.找到合适的特征，举个栗子，例如题主的年龄估计，可以对图像进行预处理二值化(对图像分类这步很重要), 之后取横向的线的数目作为一个特征(纯属猜测，不确定这个特征是否有效),把很多个特征组成一个特征向量2.选择合适的分类器，常用的分类器有SVM,LR,ANN等，对不同场景使用合适的分类器,上面有朋友提到LR，当然LR比较简单而且速度...
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2022-03-02 09:26:54
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本文利用SVM对UCI的IRIS数据进行了分类预测。实验环境是Pycharm python3。实验中出现的调试问题见最后。1.获取数据首先是数据集，采用UCI的鸢尾花数据集编辑我们点击Data Folder，显示如下编辑这个iris.data就是我们需要的数据了。点击进去，会在网页中显示数据。数据长这个样子。编辑我们将数据复制下来，保存成一个txt文件。2.编写代码在有了数据之后我们就可以开始我们
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2023-11-25 11:01:00
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基于SMO算法的SVM分类器--python实现第一部分 Python代码第二部分 1000条二维数据测试 完整代码及数据见：https://github.com/ledetest/SMO 第一部分 Python代码数据格式与libsvm官网数据一致 数据格式： [label] [index]:[value] … 运行参数说明：train_datafile_name：训练数据路径 Test_d
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2024-07-31 13:29:05
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这篇是我暂时学的教程里的所有东西了，我也都加上了我的理解。但SVM是门学问，还要继续学的更深一点
SVM分类器里面的东西好多呀，碾压前两个。怪不得称之为深度学习出现之前表现最好的算法。 今天学到的也应该只是冰山一角，懂了SVM的一些原理。还得继续深入学习理解呢。 一些关键词：&nb
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2023-11-28 21:16:52
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✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。?个人主页：Matlab科研工作室?个人信条：格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击?智能优化算法 神经网络预测 雷达通信 &nbs
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2023-11-20 10:03:18
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输入数据集，分析数据维度，可以看到共有0,1,2,3四个类别。import pandas as pddf=pd.DataFrame({‘math’:[98,78,54,89,24,60,98,44,96,90],‘english’:[92,56,90,57,46,75,76,87,91,88],‘chinese’:[95,69,91,52,60,80,78,81,96,82],‘rank’:[0...
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2021-06-10 17:30:13
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输入数据集，分析数据维度，可以看到共有0,1,2,3四个类别。import pandas as pddf=pd.DataFrame({‘math’:[98,78,54,89,24,60,98,44,96,90],‘english’:[92,56,90,57,46,75,76,87,91,88],‘
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2022-03-01 10:24:46
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