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介紹將支持向量機(jī)的優(yōu)化問(wèn)題轉(zhuǎn)化為對(duì)偶問(wèn)題

RG15206629988 ? 來(lái)源:行業(yè)學(xué)習(xí)與研究 ? 2023-05-29 17:58 ? 次閱讀
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審核編輯:劉清

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原文標(biāo)題:機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)介紹(13)——支持向量機(jī)(轉(zhuǎn)化為對(duì)偶問(wèn)題)

文章出處:【微信號(hào):行業(yè)學(xué)習(xí)與研究,微信公眾號(hào):行業(yè)學(xué)習(xí)與研究】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請(qǐng)注明出處。

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    #硬聲創(chuàng)作季 人工智能入門課程:13. [2.8.1]--支持向量機(jī)轉(zhuǎn)化為對(duì)偶問(wèn)題)

    向量機(jī)人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)
    Mr_haohao
    發(fā)布于 :2022年09月21日 11:12:24

    基于支持向量機(jī)(SVM)的工業(yè)過(guò)程辨識(shí)

    支持向量機(jī)應(yīng)用到典型的時(shí)變、非線性工業(yè)過(guò)程 連續(xù)攪拌反應(yīng)釜的辨識(shí)中, 并與BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模相比較, 仿真結(jié)果表明了支持
    發(fā)表于 03-30 16:12 ?42次下載
    基于<b class='flag-5'>支持</b><b class='flag-5'>向量</b><b class='flag-5'>機(jī)</b>(SVM)的工業(yè)過(guò)程辨識(shí)

    基于標(biāo)準(zhǔn)支持向量機(jī)的陣列波束優(yōu)化及實(shí)現(xiàn)

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    發(fā)表于 11-10 11:03 ?13次下載
    基于標(biāo)準(zhǔn)<b class='flag-5'>支持</b><b class='flag-5'>向量</b><b class='flag-5'>機(jī)</b>的陣列波束<b class='flag-5'>優(yōu)化</b>及實(shí)現(xiàn)

    基于新粒子群算法優(yōu)化向量機(jī)參數(shù)

    通過(guò)研究電力負(fù)荷預(yù)測(cè)中支持向量機(jī)的參數(shù)優(yōu)化問(wèn)題,改進(jìn)后新的粒子群算法導(dǎo)入支持
    發(fā)表于 11-13 14:50 ?4次下載

    模糊支持向量機(jī)的改進(jìn)方法

    了基于同類中心和異類中心雙參照點(diǎn)的噪聲判別方法;分析了模糊支持向量機(jī)求解對(duì)偶問(wèn)題中參數(shù)與支持向量
    發(fā)表于 11-29 16:19 ?0次下載
    模糊<b class='flag-5'>支持</b><b class='flag-5'>向量</b><b class='flag-5'>機(jī)</b>的改進(jìn)方法

    基于果蠅耦合均勻設(shè)計(jì)算法及向量機(jī)參數(shù)優(yōu)化

    支持向量機(jī)的參數(shù)選擇仍無(wú)系統(tǒng)的理論指導(dǎo),且參數(shù)優(yōu)化一直是支持向量
    發(fā)表于 11-30 16:55 ?0次下載

    基于向量機(jī)隨機(jī)投影特征降維分類下降解決方案

    針對(duì)大型支持向量機(jī)(SVM)經(jīng)隨機(jī)投影特征降維后分類精度下降的問(wèn)題,結(jié)合對(duì)偶恢復(fù)理論,提出了面向大規(guī)模分類問(wèn)題的基于對(duì)偶隨機(jī)投影的線性核
    發(fā)表于 12-01 10:30 ?1次下載
    基于<b class='flag-5'>向量</b><b class='flag-5'>機(jī)</b>隨機(jī)投影特征降維分類下降解決方案

    支持向量機(jī)的故障預(yù)測(cè)模型

    算法優(yōu)化支持向量機(jī)參數(shù),解決了蟻群算法易陷入局部最優(yōu)的問(wèn)題;然后,根據(jù)最優(yōu)參數(shù)建立擬合監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)和未來(lái)健康度下降過(guò)程非線性映射關(guān)系的和聲蟻群算法一支持
    發(fā)表于 12-29 11:24 ?0次下載

    什么是支持向量機(jī) 什么是支持向量

    支持向量機(jī),英文為Support Vector Machine,簡(jiǎn)稱SV機(jī)(論文中一般簡(jiǎn)稱SVM)。它是一 種監(jiān)督式學(xué)習(xí)的方法,它廣泛的應(yīng)用于統(tǒng)計(jì)分類以及回歸分析中。
    發(fā)表于 01-28 16:01 ?2.2w次閱讀
    什么是<b class='flag-5'>支持</b><b class='flag-5'>向量</b><b class='flag-5'>機(jī)</b> 什么是<b class='flag-5'>支持</b><b class='flag-5'>向量</b>

    支持向量機(jī)網(wǎng)絡(luò)搜索優(yōu)化應(yīng)用程序下載

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    發(fā)表于 04-20 09:51 ?0次下載

    介紹支持向量機(jī)的基礎(chǔ)概念

    支持向量機(jī)(Support Vector Machine)是一種較知名的機(jī)器學(xué)習(xí)算法,該算法由俄羅斯數(shù)學(xué)家Vladimir Vapnik創(chuàng)立。
    的頭像 發(fā)表于 04-28 09:09 ?1264次閱讀
    <b class='flag-5'>介紹</b><b class='flag-5'>支持</b><b class='flag-5'>向量</b><b class='flag-5'>機(jī)</b>的基礎(chǔ)概念

    支持向量機(jī)尋找最優(yōu)分類超平面的優(yōu)化問(wèn)題

    根據(jù),在線性可分情況下,支持向量機(jī)尋找最優(yōu)分類超平面的優(yōu)化問(wèn)題
    的頭像 發(fā)表于 05-11 11:13 ?2176次閱讀
    <b class='flag-5'>支持</b><b class='flag-5'>向量</b><b class='flag-5'>機(jī)</b>尋找最優(yōu)分類超平面的<b class='flag-5'>優(yōu)化</b>問(wèn)題

    支持向量機(jī)(核函數(shù)的定義)

    根據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)介紹(10)——支持向量機(jī)(低維到高維的映射),支持向量
    的頭像 發(fā)表于 05-20 10:41 ?1137次閱讀
    <b class='flag-5'>支持</b><b class='flag-5'>向量</b><b class='flag-5'>機(jī)</b>(核函數(shù)的定義)

    支持向量機(jī)(原問(wèn)題和對(duì)偶問(wèn)題)

    本文主要介紹原問(wèn)題(PRIME PROBLEM)和對(duì)偶問(wèn)題(DUAL PROBLEM),支持向量機(jī)優(yōu)化
    的頭像 發(fā)表于 05-25 09:31 ?1909次閱讀

    支持向量機(jī)(多類問(wèn)題之1類對(duì)K-1類方式)

    支持向量機(jī)可求解二分類問(wèn)題。當(dāng)需要求解多分類問(wèn)題時(shí),支持向量機(jī)可將二分類問(wèn)題的求解方式
    的頭像 發(fā)表于 06-30 16:07 ?790次閱讀