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搜索关键字:libsvm 支持向量机    ( 859个结果
吴裕雄 python 机器学习——支持向量机非线性回归SVR模型
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets, linear_model,svm from sklearn.model_selection import train_test_split... ...
分类:编程语言   时间:2019-05-01 11:55:09    阅读次数:123
吴裕雄 python 机器学习——支持向量机SVM非线性分类SVC模型
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets, linear_model,svm from sklearn.model_selection import train_test_split... ...
分类:编程语言   时间:2019-05-01 10:34:34    阅读次数:175
简单理解 SVM
SVM,中文名叫支持向量机。 在深度学习出现以前,它是数据挖掘的宠儿; SVM具有十分完整的数据理论证明,但同时理论也相当复杂。 初识SVM 同其他分类算法一样,SVM分类也是寻找合适的决策边界,为方便理解,以二分类为例。 假设存在二分类样本,我们一定可以找到一个超平面将类别分开,但是通常会存在很多 ...
分类:其他好文   时间:2019-04-23 12:39:11    阅读次数:143
SVM支持向量机分类
一、SVM目标和原理 svm分为线性可分和线性不可分两种 线性可分: svm.SVC(C=0.8, kernel='linear', class_weight={-1:1, 1:20}) 线性不可分: 使用径向基(高斯)核函数 svm.SVC(C=0.8, kernel='rbf', class_w ...
分类:其他好文   时间:2019-04-22 20:56:40    阅读次数:168
支持向量机原理
函数间隔 对于给定的训练数据集T和超平面(w,b),定义超平面(w,b)关于样本$(x_i,y_i)$的函数间隔为:$$\overline{\gamma{_i}} = y_i(w\bullet{x_i} + b)$$ 定义超平面(w,b)关于训练数据集T的函数间隔为超平面(w,b)关于T中所有样本点 ...
分类:其他好文   时间:2019-04-17 13:45:54    阅读次数:127
支持向量机(Support Vector Machine)
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分类:系统相关   时间:2019-04-11 01:06:43    阅读次数:191
matlab2016b配置libsvm的各中坑及解决办法
Q1:matlab2016b不能自动关联m文件! A1: (1)首先准备好工具,工具链接:pan.baidu.com/s/1t_KaFZNOFln9m57sMBTrkQ;提取码:x49w。 (2)下载之后解压,请阅读readme,按照操作流程进行。 Note:运行reg文件的方式是,将matlab最 ...
分类:其他好文   时间:2019-04-05 19:39:40    阅读次数:176
支持向量机(SVM)之数学公式详细推导
一、【概述】 1、含义: 支持向量机(support vector machine,SVM)是一种二类分类器,它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大化的线性分类器,通过引入核函数,也可以作为非线性分类器来解决非线性数据集的分类问题。 2、求解: 支持向量机的学习策略是间隔最大化,可转化为一个求解凸 ...
分类:其他好文   时间:2019-03-30 17:20:50    阅读次数:192
机器学习算法,机器让我学习(3)
这个小段的内容主要是朴素贝叶斯、支持向量机、决策树和集成学习的代码,看不懂..........后面的更是看不懂.................. 朴素贝叶斯: scikit-learn提供了伯努利,多项式,高斯三个变体。伯努利是一个二项分布,多项式是离散分布,高斯是连续分布。用在不同的场景里: 伯 ...
分类:编程语言   时间:2019-03-23 17:30:40    阅读次数:185
数据挖掘成熟技术和应用
数据挖掘的9大成熟技术和应用基于数据挖掘的9大主要成熟技术以及在数据化运营中的主要应用: 1、决策树 2、神经网络 3、回归 4、关联规则 5、聚类 6、贝叶斯分类 7、支持向量机 8、主成分分析 9、假设检验1 决策树决策树(Decision Tree)是一种非常成熟的、普遍采用的数据挖掘技术。之 ...
分类:其他好文   时间:2019-03-19 23:07:32    阅读次数:185
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