添加链接 注册    登录
link之家
链接快照平台
  • 输入网页链接，自动生成快照
  • 标签化管理网页链接
相关文章推荐
热心的茶壶  ·  Docker注入环境变量且设置多个环境变量_ ...·  1 周前    · 
温暖的拖把  ·  Foreign Domestic ...·  1 年前    · 
神勇威武的匕首  ·  SQL ...·  1 年前    · 
伤情的感冒药  ·  Pycharm更改Terminal字体大小（ ...·  1 年前    · 
低调的海豚  ·  qt http 下载文件-掘金·  2 年前    · 
link之家  ›  svm支持向量机预测过程
机器学习 matlab 支持向量机 svm
https://juejin.cn/s/svm%E6%94%AF%E6%8C%81%E5%90%91%E9%87%8F%E6%9C%BA%E9%A2%84%E6%B5%8B%E8%BF%87%E7%A8%8B
有胆有识的黑框眼镜
1 年前

需要注意的是，SVM是一种二分类器，即只能对两个类别进行分类。如果需要进行多分类，可以使用一些技巧，例如将多个SVM模型组合起来进行多分类预测。

希望这些信息能对您有所帮助！

  • 支持向量机
    如果你有一个正样本(y = 1)，则其实我们仅仅要求 0" class="equation" src="https://juejin.im/equation?tex=%5Ctheta%5E%7BT%7Dx%20%3E%200">，就能将该样本恰当分出，这是因为如果 0" cla…
  • 理解支持向量机
    其它机器学习、深度学习算法的全面系统讲解可以阅读《机器学习-原理、算法与应用》，清华大学出版社，雷明著，由SIGAI公众号作者倾力打造。 支持向量机是机器学习中最不易理解的算法之一，它对数学有较高的要求。之前SIGAI微信公众号已经发过“用一张图理解SVM脉络”，“理解SVM的…
  • 支持向量机SVM
    本文从互联网搬运，只用于本人学习记录。1. 支持向量1.1. 线性可分1.2. 最大间隔超平面1.3. 支持向量1.4. 2. 对偶问题2.1. 拉格朗日乘数法2.2. 3. SVM优化4. 软间隔4
  • 【SVM预测】灰狼算法优化svm支持向量机预测matlab源码
    预测模型参数的选取对其泛化能力和预测准确度，起着至关重要作用。基于径向基核函数的最小二乘支持向量机参数主要涉及惩罚因子和核函数参数，这两个参数的选择将直接影响最小二乘支持向量机的学习和泛化能力。为了提高最小二乘支持向量机的预测结果，文章用灰狼优化算法对其参数寻优，建立软件老化预测...
  • 【SVM预测】灰狼算法优化svm支持向量机预测matlab源码
    预测模型参数的选取对其泛化能力和预测准确度，起着至关重要作用。基于径向基核函数的最小二乘支持向量机参数主要涉及惩罚因子和核函数参数，这两个参数的选择将直接影响最小二乘支持向量机的学习和泛化能力。为了提高最小二乘支持向量机的预测结果，文章用灰狼优化算法对其参数寻优，建立软件老化预测...
  • 机器学习（六）支持向量机
    支持向量机是一类按监督学习方式对数据进行二元分类的广义线性分类器其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面（maximum-margin hyperplane） ，也被称为最大间隔分类器。
    机器学习（六）支持向量机
  • 【视频】支持向量机SVM、支持向量回归SVR和R语言网格搜索超参数优化实例
    我们将从简单的理解 SVM 开始。这条线将类完全分开。这就是 SVM 本质上所做的——简单的类分离。在这里，我们没有一条简单的线来分隔这两个类。所以我们将扩展我们的维度并沿 z 轴引入一个新维度。这正是 SVM 所做的！它试图找到分隔这两个类的线/超平面（在多维空间中）。然后根据...
  • opencv支持向量机(python)
    支持向量机 支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一种二分类模型，目标是寻找一个标准（称为超平面）对样本数据进行分割，分割的原则是确保分类最优化（类别之间的间隔最大）。
  • Matlab实现支持向量机算法
    支持向量机是一种常见的机器学习算法，它可以用于分类和回归问题。在Matlab中使用支持向量机，可以方便地构建和训练模型，并进行预测和评估。本文将介绍Matlab支持向量机的基本原理以及一个简单的分类案
  • 【预测模型】基于蚁群算法优化最小二乘支持向量机lssvm实现预测matlab代码
    本文提出一种基于蚁群算法优化最小二乘支持向量机的数据预测方法。LSSVM 是一种新型机器学习算法，其在传统支持向量机 SVM 基础上，将二次规划问题中的不等式约束改为等式约束，极大地方便了求解过程，克服了数据集粗糙、数据集波动性大等问题造成的异常回归，能有效避免 BP 神经网络等...
    •  
    推荐文章
    热心的茶壶  ·  Docker注入环境变量且设置多个环境变量_docker run -e 多个环境变量-CSDN博客
    1 周前
    温暖的拖把  ·  Foreign Domestic Helpers | Immigration Department
    1 年前
    神勇威武的匕首  ·  SQL server执行大文件_mob64ca12e4d52e的技术博客_51CTO博客
    1 年前
    伤情的感冒药  ·  Pycharm更改Terminal字体大小（不是Python Console 交互页面字体) - 简书
    1 年前
    低调的海豚  ·  qt http 下载文件-掘金
    2 年前
    今天看啥   ·   Py中国   ·   codingpro   ·   小百科   ·   link之家   ·   卧龙AI搜索
    删除内容请联系邮箱 2879853325@qq.com
    link之家 - 链接快照平台
    © 2024 ~ 沪ICP备11025650号