關于機器學習的17種常用算法

在監督式學習下，輸入數據被稱為“訓練數據”，每組訓練數據有一個明確的標識或結果，如對防垃圾郵件系統中“垃圾郵件”“非垃圾郵件”，對手寫數字識別中的“1“...

2023-12-11 標簽：神經網絡算法向量機 1418 0

淺談AI技術在SSD控制器中的應用

當前AI技術蓬勃發展，深度學習、強化學習等技術不斷突破，使得AI在圖像識別、語音識別、自然語言處理等領域取得了顯著成果。

2024-04-20 標簽：控制器神經網絡SSD 1303 0

如何利用一些小技巧實現SVM的增量式訓練

同時根據測試精度，可以看出，通過添加第一次訓練多得到的支持向量，而非將全體數據進行二次訓練，能夠達到同樣的效果。

2024-04-25 標簽：向量機SVM機器學習 1299 0

Vladimir Vapnik創立支持向量機

在Vladimir Vapnik創立支持向量機前，已有如下結論：在二分類情況中，如果一個數據集線性可分，即存在一個超平面可將兩個類別完全分開

2023-05-04 標簽：向量機 1259 0

使用異常檢測識別意外事件以及偏離正常行為的情況

異常檢測是識別與預期行為不同的事件或模式的過程。異常檢測范圍廣泛，從簡單的離群值檢測，到復雜的機器學習算法，這些算法經過訓練可以發現數百個信號中隱藏的模式。

2023-07-24 標簽：傳感器matlab編碼器 1249 0

介紹支持向量機的基礎概念

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 標簽：向量機機器學習 1209 0

一種基于柔性生物阻抗電極的傳感器系統設計

預計環境變化會引起牡蠣的應激反應，影響其活力和肉質。然而，實時監測牡蠣的應激水平仍然具有挑戰性。

2023-08-08 標簽：電容器控制器向量機 1142 0

對偶支持向量機DSVM

首先，我們回顧一下，對于非線性SVM，我們通常可以使用非線性變換將變量從x域轉換到z域中。

2023-06-01 標簽：Dual向量機SVM 1099 0

人工神經網絡（感知機算法的意義）

因為支持向量機算是通過所有數據尋找最優分類方式的算法，而感知機算法是尋找某一分類方式的算法，所以，多數情況下，支持向量機求得的分類超平面優于感知機算法求...

2023-07-24 標簽：向量機人工神經網絡機器學習 1091 0

介紹一種基于最小化平方誤差的聚類算法

物以類聚，「聚類算法」使用最優化的算法來計算數據點之間的距離，并將它們分組到最近的簇中。

2023-08-09 標簽：處理器向量機GMM 1080 0

支持向量機（核函數的定義）

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 標簽：向量機機器學習 1059 0

淺析用幾何描繪物理學的統一理論

在二維中，我們可以在平面上放置一個網格，然后每個點都用一對數字來表示。

2023-08-29 標簽：處理器向量機電磁場 846 0

支持向量機算法

下面看一道例題：有18組數據，有不同的類別屬性，建立SVM模型。

2023-06-18 標簽：向量機SVM 822 0

常用的十大機器學習算法介紹

Boosting是一種集成技術，嘗試從多個弱分類器創建強分類器。這是通過從訓練數據構建模型，然后創建第二個模型來嘗試糾正第一個模型中的錯誤來完成的。添加...

2023-11-20 標簽：神經網絡向量機函數 808 0

使用Python從零實現多分類SVM

支持向量機的目標是擬合獲得最大邊緣的超平面(兩個類中最近點的距離)。可以直觀地表明，這樣的超平面(A)比沒有最大化邊際的超平面(B)具有更好的泛化特性和...

2023-12-07 標簽：算法向量機SVM 798 0

支持向量機（兵（車）王問題程序設計）

兵（車）王問題的樣本數據集包含六個維度，六個維度代表三個棋子在棋盤中的位置。總樣本數為28056個，其中，正樣本（和棋）數量為2796個，負樣本（白方勝...

2023-06-12 標簽：向量機 758 0

支持向量機（多類問題之1類對另1類）

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 標簽：向量機機器學習 710 0

怎樣使用Python從零實現多分類SVM呢？

本文將首先簡要概述支持向量機及其訓練和推理方程，然后將其轉換為代碼以開發支持向量機模型。

2023-11-09 標簽：向量機SVMpython 705 0