向量擴展將定稿,RISC-V 機器學習的崛起 ? RISC-V作為一個與x86和Arm相比仍算年輕的架構,自然需要不少擴展模塊來完善其指令集架構,尤其是對標x86與Arm的SIMD指令集。然而
2021-09-24 09:53:35
5395 創建了一個射頻放大 和無線通訊的交流群:365084403歡迎大家一起學習交流。
2015-07-12 15:51:11
` 本帖最后由 訊飛開放平臺 于 2018-8-24 09:44 編輯
作為模式識別或者機器學習的愛好者,同學們一定聽說過支持向量機這個概念,這可是一個,在機器學習中避不開的重要問題。其實關于
2018-08-24 09:40:17
初步了解支持向量機(SVM)-1
2019-09-03 09:59:18
支持向量機SVM
2020-05-20 10:21:42
統計學習方法C++實現之六 支持向量機(SVM)
2019-04-29 10:47:58
機器學習基礎教程實踐(一)——中文的向量化
2019-08-27 14:19:29
:隨著人工智能的不斷發展,機器學習這門技術也越來越重要,很多人都開啟了學習機器學習,本文就介紹了機器學習的基礎內容。提示:以下是本篇文章正文內容,下面案例可供參考一、hc6800-es v2.0示例:pandas 是基于NumPy 的一種工具,該工具是為了解決數據分析任務而創建的。二、使用步
2021-11-24 06:00:24
校區)第一章:MATLAB入門基礎第二章:MATLAB進階與提高第三章:BP神經網絡第四章:極限學習機第五章:支持向量機第六章:決策樹算法與隨機森林第七章:遺傳算法第八章:變量降維與特征選擇第九章:圖像處理
2018-10-23 16:51:05
等操作,優化其對硬件資源的需求,再部署到移動端。此外,機器學習的軟件框架也很重要,書里介紹了機器學習的基本架構,其中核心是框架層,起到承上啟下的作用。而目前常用的一些適合移動端的深度學習的軟件框架
2023-02-27 23:28:20
Keras。 Keras是一種高度模塊化,使用簡單上手快,合適深度學習初學者使用的深度學習框架。Keras由純Python編寫而成并以Tensorflow、Theano以及CNTK為后端。Keras為支持
2018-07-17 11:40:31
方法(決策樹、神經網絡、支持向量機、貝葉斯分類器、集成學習、聚類、降維與度量學習);第3 部分(第11~16 章)為進階知識,內容涉及特征選擇與稀疏學習、計算學習理論、半監督學習、概率圖模型、規則學習以及
2017-06-01 15:49:24
給計算機一張圖片,然后讓計算機判斷圖片中是否包含貓或人臉。相反,我們利用機器學習,給它數以千計的圖片(作為像素的集合)與貓,和人的臉,兩者都沒有,和一個模型開發通過學習如何關聯這些像素和像素組與預期
2022-06-21 11:06:37
本文主要介紹支持向量機、k近鄰、樸素貝葉斯分類 、決策樹、決策樹集成等模型的應用。講解了支持向量機SVM線性與非線性模型的適用環境,并對核函數技巧作出深入的分析,對線性Linear核函數、多項式
2021-09-01 06:57:36
決策樹在機器學習的理論學習與實踐
2019-09-20 12:48:44
小菜鳥一枚 ,有哪位大神能提供部分基于支持向量積的分類鑒別問題的MATLAB編碼,思路過程,不勝感激
2017-04-03 18:54:28
我這樣是不是創建了一個文件夾
2020-07-30 10:11:15
sklearn實例-用支持向量機分類器(SVC)識別手寫字體
2020-06-11 17:02:51
大家好,我是無際單片機編程的徐工。怎么學習單片機?我給大家分享一下我的單片機學習之路。我的單片機可以說是自學的,過程有點曲折。剛開始是啃理論,學習單片機的設計框架,內存、寄存器,GPIO口功能
2021-11-22 08:00:49
支持向量機SVM理解篇
2020-06-14 09:05:32
CPU優化深度學習框架和函數庫機器學***器
2021-02-22 06:01:02
學的知識不是很雜,但有所精通的人.這些人一般有比較多的實踐經驗.實踐比理論要重要的多,對于搞電子的來說.特別是高頻,理論通,實踐往往不通,但是實踐通的,理論上又難于解析. 對于單片機來說,主要學習
2015-10-23 19:40:07
軟測量技術在工業過程控制中得到廣泛的應用。在軟測量建模過程中,基于支持向量機的算法能較好地解決小樣本、非線性、高維數、局部極小點等NJ題。在簡單介紹最小二乘支
2009-03-14 16:13:34
15 作為當前國際機器學習前沿熱點的支持向量機是一種新型的機器學習算法,具有卓越的學習效果。文中分析了該方法的核心思想及常用訓練算法,并給出其具體應用。關鍵詞:支
2009-03-25 17:06:43
23 傳統的支持向量機是基于兩類問題提出的,如何將其有效地推廣至多類分類仍是一個研究的熱點問題。在分析比較現有支持向量機多類分類OVO方法存在的問題及缺點的基礎上,該文
2009-04-01 08:53:48
12 為了提高信息系統的安全性,本文將基于統計學習理論的支持向量機方法應用到入侵檢測系統中,保證了在先驗知識不足的情況下,支持向量機分類器仍有較好的分類正確率,達到
2009-06-20 08:53:01
6 結合支持向量機和小波理論的優點,提出了一種基于小波核支持向量機的傳感器非線性誤差校正的原理和方法。該方法利用小波的多尺度插值特性和稀疏變化特性, 提高了支持向
2009-07-11 08:57:36
17 支持向量機是基于統計學習理論的模式分類器。它通過結構風險最小化準則和核函數方法,較好地解決了模式分類器復雜性和推廣性之間的矛盾。我們將其應用到石油預測的過程
2009-08-06 11:36:57
7 該文針對現有的加權支持向量機(WSVM)和模糊支持向量機(FSVM)只考慮樣本重要性而沒有考慮特征重要性對分類結果的影響的缺陷,提出了基于特征加權的支持向量機方法,即特征加權
2009-11-21 11:15:18
15 該文提出了信號稀疏性的新度量方式,在估算出有效源信號的個數后,提取源信號到達方向角度的特征作為訓練樣本,利用支持向量機理論構造分類超平面,從而實現對觀測信號的
2009-11-24 15:22:55
18 為了提高最小二乘支持向量機的魯棒性,介紹了加權最小二乘支持向量機,給出了確定加權向量的一般方法。并介紹了基于貝葉斯框架的加權LS-SVM參數的優化方法,利用它建立了
2010-01-09 14:02:00
9 針對信用卡使用過程中存在的欺詐消費行為,運用支持向量機(Support Vector Machine , SVM)建立信用卡欺詐檢查模型, 以期取得較好的預測分類能力。本文從模型建立、模型評估、模型分析
2010-02-26 15:21:40
17 基于改進遺傳算法的支持向量機特征選擇
引言
支持向量機是一種在統計學習理論的基礎上發展而來的機器學習方法[1],通過學習類別之間分界面附近的精
2010-02-06 10:36:49
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引言
支持向量機是一種在統計學習理論的基礎上發展而來的機器學習方法[1],通過學習類別之間分界面附近的精確信息,可以自動尋找那些對分類有較好區分能力的支持向量,
2010-02-12 23:49:00
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20 世紀90 年代由Vapnik 等人提出的基于統計學習理論的 支持向量機 (support vector machines, SVM),是數據挖掘中的一項新技術,它能夠對小樣本學習問題給出較好的解決方案,已成為當前國際
2011-06-30 18:12:52
31 本文針對大規模高維氣體分析樣本難以計算的問題,提出一種提升的支持向量機學習方法。該方法將支持向量機等效為一定的KKT條件的同時,能通過檢測樣本在訓練空間的轉移始終保持,文
2011-07-08 11:38:14
14 首先以移動機器人CASIA-I和它的工作環境為實驗平臺,確定出強化學習的回報函數;然后利用基于滾動窗的最小支持向量機解決強化學習中的泛化問題。最后對所提方法進行了實驗,實驗
2011-12-16 14:51:05
35 針對支持向量機算法的不足,將粗糙集和支持向量機相結合,利用粗糙集理論對數據屬性進行約簡,在某種程度上減少支持向量機求解的計算量。不但避免了特征提取中維數災問題,還
2012-02-16 16:14:24
15 將支持向量機應用到典型的時變、非線性工業過程 連續攪拌反應釜的辨識中, 并與BP 神經網絡建模相比較, 仿真結果表明了支持向量機的有效性與優越性. 支持向量機以其出色的學習能力
2012-03-30 16:12:27
42 大數據中邊界向量調節熵函數支持向量機研究_林蔚
2017-01-07 19:08:43
0 光滑分段孿生支持向量機_吳青
2017-03-19 19:04:39
0 2017年的WWDC上,蘋果發布了Core ML這個機器學習框架。現在,開發者可以輕松的使用Core ML把機器學習功能集成到自己的應用里,讓應用變得更加智能,給用戶更牛逼的體驗。 Core ML
2017-09-25 15:59:34
0 為了考察基于支持向量機算法的波束形成器在實際水聲環境中的主瓣寬度、旁瓣級以及陣增益等性能,將標準支持向量機算法與陣列波束優化理論進行對比,修正支持向量機價值損失函數,建立標準支持向量機波束優化模型
2017-11-10 11:03:49
13 用機器學習中有監督學習模型支持向量機SVM來進行強對流天氣的識別和預報。強對流天氣的發生可以看作是小概率事件,因此強對流天氣的預警問題可以作為不平衡數據分類問題來處理。在SVM的應用上結合判別準則
2017-11-10 17:46:52
1 針對不同特征向量下選擇最優核函數的學習方法問題,將多核學習支持向量機( MK-SVM)應用于音樂流派自動分類中,提出了將最優核函數進行加權組合構成合成核函數進行流派分類的方法。多核分類學習能夠針對
2018-01-09 15:25:04
2 模型選擇是支持向量學習的關鍵問題.已有模型選擇方法采用嵌套的雙層優化框架,內層執行支持向量學習,外層通過最小化泛化誤差的估計進行模型選擇.該框架過程復雜。計算效率低.簡化傳統的雙層優化框架,提出
2018-03-01 16:10:54
0 支持向量機(Support Vector Machine: SVM)是一種非常有用的監督式機器學習算法
2018-04-02 08:49:24
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支持向量機(Support Vector Machine: SVM)是一種非常有用的監督式機器學習算法
2018-04-02 08:52:53
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支持向量機(SVM)是由Vapnik領導的AT&T Bell實驗室研究小組在1995年提出的一種新的非常有潛力的分類技術。剛開始主要針對二值分類問題而提出,成功地應用子解函數回歸及一類分類問題,并推廣到大量應用中實際存在的多值分類問題中。支持向量機(SVM)是一種與相關學習算法有關的監督學習模型。
2018-05-29 19:11:00
1809 掌握機器學習算法并不是什么神話。對于大多數機器學習初學者來說,回歸算法是很多人接觸到的第一類算法,它易于理解、方便使用,堪稱學習工作中的一大神器,但它真的是萬能的嗎?
2018-05-16 17:01:47
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TensorFlow 是谷歌為支持其研究和生產目標創建的項目,于 2015 年發布,它是一款開源機器學習框架,易于在各種平臺上使用和部署。它是機器學習中維護得最好和廣泛使用的框架之一,目前已被多家公司廣泛使用,包括 Dropbox、eBay、Intel、Twitter 和 Uber。
2018-06-23 12:29:00
901 本文將首先從支持向量機的基礎理論知識入手,和大家探討一個良好的排序算法如何在在機器學習技術中發揮著重要的作用。
2018-07-26 14:15:46
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感覺微軟對開源上癮了。在開源了跨平臺機器學習框架ML.NET之后,微軟又開源了一個非常重要的機器學習框架:infer.NET,而且采用的還是MIT許可證。
2018-10-14 11:01:45
3888 Facebook AI近期對機器人技術非常熱衷,剛剛又開源了機器人框架PyRobot,該框架是與卡內基梅隆大學合作創建,可運行由Facebook的機器學習框架PyTorch訓練的深度學習模型。
2019-06-24 15:14:21
3675 本文檔的主要內容詳細介紹的是OpenCV機器學習SVM支持向量機的分類程序免費下載。
2019-10-09 11:45:52
5 支持向量機,英文為Support Vector Machine,簡稱SV機(論文中一般簡稱SVM)。它是一 種監督式學習的方法,它廣泛的應用于統計分類以及回歸分析中。
2020-01-28 16:01:00
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Torch是為LuaJIT編寫的完整的科學計算環境,它是針對Lua語言的即時(JIT)編譯器。 Torch不僅是機器學習框架/庫,還是更大的科學計算環境,但是它提供的功能之一是對機器學習的支持。
2020-04-15 16:33:40
5532 機器學習的爆炸性增長推動了許多開源工具的發展,使得開發人員更容易學習其技術。接下來,我們來看看開發者最喜歡的Java和Python機器學習框架都有哪些?
2020-05-18 11:48:44
1331 Prevost和他的博士生Sanchita Ghose被自動Foley系統的想法所吸引,開始創建了一個多層機器學習程序。他們創建了兩種不同的模型,可以在第一步中使用,包括識別視頻中的動作并確定合適的聲音。
2020-09-04 14:19:49
1092 傳統粒度支持向量機(GSVM模型可以有效提高攴持向量機(SⅥM的學習效率,但因其對初始粒劃參數比較敏感,粒中心的選取比較粗糙,會損失一定的泛化能力。提出一種基于近鄰傳輸的粒度支持向量機學習算法
2021-04-12 15:15:39
9 支持向量引導的字典學習算法依據大間隔分類原則,僅考慮每類編碼向量邊界條件建立決策超平面,未利用數據的分布信息,在一定程度上限制了模型的泛化能力。為解決該問題,提出最小類內方差支持向量引導的字典學習
2021-04-27 10:37:21
7 為了探索基于樣本教據的煤礦瓦斯爆炸風險預測,依據夲質安全理念構建了預測瓦斯爆炸風險的指標集,結合機器學習與特征優化算法提出了信息増益( information gair,)與支持向量
2021-05-28 15:20:04
3 的性能。 機器學習必學10大算法 1.線性回歸 2.Logistic 回歸 3.線性判別分析 4.分類和回歸樹 5.樸素貝葉斯 6.K最近鄰算法 7.學習向量量化 8.支持向量化 9.袋裝發和隨機森林 10.Boosting 和 AdaBoost 機器學習中必知必會的 8 種降維技術 1.相關性濾
2022-01-30 17:14:00
956 機器學習領域近年的發展非常迅速,然而我們對機器學習理論的理解還很有限,有些模型的實驗效果甚至超出了我們對基礎理論的理解。
2022-03-24 13:50:14
2083 導讀:近幾年隨著深度學習算法的發展,出現了許多深度學習框架。這些框架各有所長,各具特色。常用的開源框架有TensorFlow、Keras、Caffe、PyTorch、Theano、CNTK
2022-04-26 18:45:43
7252 (1)機器學習中經典的“支持向量機(SVM)”的主要提出者弗拉基米爾·萬普尼克(Vladimir Vapnik),在其著作《統計學習理論的本質》中這樣定義機器學習“機器學習就是一個基于經驗數據的函數估計問題”。
2022-11-02 16:15:41
493 機器學習支持的工業 4.0
2023-01-04 11:17:18
420 支持向量機(Support Vector Machine)是一種較知名的機器學習算法,該算法由俄羅斯數學家Vladimir Vapnik創立。
2023-04-28 09:09:50
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根據機器學習相關介紹(9)——支持向量機(線性不可分情況),通過引入松弛變量δi將支持向量機推廣至解決非線性可分訓練樣本分類的方式不能解決所有非線性可分訓練樣本的分類問題。因此,支持向量機的可選函數范圍需被擴展以提升其解決非線性可分訓練樣本分類問題的能力。
2023-05-16 11:20:26
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根據機器學習相關介紹(10)——支持向量機(低維到高維的映射),支持向量機可通過引入φ(x)函數,將低維線性不可分問題轉換為高維線性可分問題。
2023-05-20 10:41:34
502 
支持向量機可求解二分類問題。當需要求解多分類問題時,支持向量機可將二分類問題的求解方式轉化為多分類問題的求解方式
2023-06-30 16:07:58
272 假設測試樣本需被分為三類,首先需構建三個支持向量機模型
2023-07-05 16:08:09
285 
高模型的精度和性能。隨著人工智能和機器學習的迅猛發展,深度學習框架已成為了研究和開發人員們必備的工具之一。 目前,市場上存在許多深度學習框架可供選擇。本文將為您介紹一些較為常見的深度學習框架,并探究它們的特點
2023-08-17 16:03:09
1588 深度學習框架pytorch介紹 PyTorch是由Facebook創建的開源機器學習框架,其中TensorFlow是完全基于數據流圖的。它是一個使用動態計算圖的框架,允許用戶更靈活地定義和修改模型
2023-08-17 16:10:59
992 深度學習算法庫框架學習 深度學習是一種非常強大的機器學習方法,它可以用于許多不同的應用程序,例如計算機視覺、語言處理和自然語言處理。然而,實現深度學習技術需要使用一些算法庫框架。在本文中,我們將探討
2023-08-17 16:11:07
412 機器學習vsm算法 隨著機器學習技術的不斷發展,相似性計算是機器學習中的重要組成部分。在信息檢索、文本挖掘、機器翻譯等領域中,相似性計算是必不可少的一項技術。在這些領域中,我們通常使用向量空間模型
2023-08-17 16:29:35
529 支持向量機(Support Vector Machine,簡稱SVM)是一種非常流行和強大的機器學習算法,常用于分類和回歸問題。它的基本原理源自于統計學和線性代數的理論基礎,通過找到能夠在特征空間
2024-01-17 11:17:48
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