支持向量机

【Python/Pytorch 】-- SVM算法文章目录SVM算法可以结合鲸鱼算法、飞蛾扑火算法、粒子群算法、灰狼算法、蝙蝠算法等等各种优化算法一起，进行回归预测或者分类预测。

[机器学习算法]支持向量机支持向量机（SVM）是一种用于分类和回归分析的监督学习模型。SVM通过找到一个超平面来将数据点分开，从而实现分类。

神经网络与智能优化算法探索

SO-CNN-SVM，基于SO蛇优化算法优化卷积神经网络CNN结合支持向量机SVM数据分类(多特征输入多分类)-MATLAB实现SO-CNN-SVM，基于SO蛇优化算法优化卷积神经网络CNN结合支持向量机SVM数据分类(多特征输入多分类)-MATLAB实现

【机器学习复习】第6章支持向量机（SVM）1.支持向量机（support vector machine，SVM）：（1）基于统计学理论的监督学习方法，但不属于生成式模型，而是判别式模型。

svm和决策树基本知识以及模型评价以及模型保存svm和决策树基本知识以及模型评价以及模型保存predict：返回一个数组表示个测试样本的类别。 predict_probe：返回一个数组表示测试样本属于每种类型的概率。 decision_function：返回一个数组表示测试样本到对应类型的超平面距离。 get_params：获取当前svm函数的各项参数值。 score：获取预测结果准确率。 set_params：设置SVC函数的参数 clf.n_support_:各类的支持向量的个数 clf.support_：各类的支持向量在训练样本中的索引 clf

基于Python+OpenCV+SVM车牌识别系统(GUI界面)【W3】随着交通管理的日益复杂化和智能化需求的增加，车牌识别系统在安防、智慧交通管理等领域中扮演着重要角色。传统的车牌识别系统主要基于图像处理和模式识别技术，随着计算机视觉技术的发展，基于Python、OpenCV和机器学习算法的车牌识别系统因其灵活性和效率而得到广泛应用。

机器学习7大方面，30个硬核数据集。纯干货分享...................在刚刚开始学习算法的时候，大家有没有过这种感觉，最最重要的那必须是算法本身！

通过DashScope API调用将多种模态转换为向量本文介绍如何通过模型服务灵积DashScope进行多模态向量生成，并入库至向量检索服务DashVector中进行向量检索。

软件算法开发

基于线性核函数的SVM数据分类算法matlab仿真目录1.程序功能描述2.测试软件版本以及运行结果展示3.核心程序4.本算法原理5.完整程序基于线性核函数的SVM数据分类算法matlab仿真，通过程序产生随机的二维数据，然后通过SVM对数据进行分类，SVM通过编程实现，不使用MATLAB自带的工具箱函数。

CCRC-DSA数据安全评估师：保护数据安全的利器有哪些？在如今的信息化时代，数据的安全性显得尤为重要。加密算法作为保护数据安全的关键技术之一，在信息安全领域中发挥着至关重要的作用。本文将介绍Python语言中常用的加密算法及其实现，帮助您更好地理解和应用这些技术来保护数据安全。

支持向量机 (SVM) 算法详解支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一种监督学习模型，广泛应用于分类和回归分析。SVM 特别适合高维数据，并且在处理复杂非线性数据时表现出色。本文将详细讲解 SVM 的原理、数学公式、应用场景及其在 Python 中的实现。

【支持向量机】问题梳理学完支持向量机后我有些地方不太清楚，故做如下梳理：补充：距离度量一般用闵可夫斯基距离，其中根据p的大小又分为欧氏距离（欧几里得距离）、曼哈顿距离。

phoenix@Capricornus

支持向量机（SVM）中核函数的本质意义本质上在做什么？内积是距离度量，核函数相当于将低维空间的距离映射到高维空间的距离，并非对特征直接映射。为什么要求核函数是对称且Gram矩阵是半正定？核函数对应某一特征空间的内积，要求①核函数对称；②Gram矩阵半正定。证明内积对应的Gram矩阵半正定： α T K α = [ α 1 , α 2 , ⋯ , α n ] [ κ ( x 1 , x 1 ) κ ( x 1 , x 2 ) ⋯ κ ( x 1 , x n ) κ ( x 2 , x 1 ) κ ( x 2 , x 2 ) ⋯ κ

特别实用的8个机器学习算法总结！建议收藏，反复观看！.........................目录1.线性回归（Linear Regression）

机器学习笔记——支持向量机间隔最大化是意思：对训练集有着充分大的确信度来分类训练数据，最难以分的点也有足够大的信度将其分开间隔最大化的分离超平面的的求解怎么求呢？最终的方法如下 1.线性可分的支持向量机的优化目标其实就是找得到分离的的超平面求得参数w和b的值就可以了注意，最大间隔分离超平面是唯一的，间隔叫硬间隔 1.1支持向量对于一个样本，要么对应的参数a为0，要么与超平面的间隔为γ，将这些与超平面距离最小的向量x称为支持向量也就是训练点到分离超平面距离最近的样本点就是支持向量

机器学习中的神经网络重难点！纯干货（上篇）..............目录前馈神经网络基本原理公式解释一个示例卷积神经网络基本原理公式解释一个示例

阿尼亚要好好读书呀

svm 超参数https://www.cnblogs.com/ChevisZhang/p/12932674.html https://wenku.baidu.com/view/b8a2c73cfd4733687e21af45b307e87100f6f861.html?wkts=1718332423081&bdQuery=svm%E7%9A%84%E8%B6%85%E5%8F%82%E6%95%B0

【西瓜书】6.支持向量机目录：1.分类问题SVM1.1.线性可分1.2.非线性可分——核函数2.回归问题SVR3.软间隔——松弛变量

哥廷根数学学派

基于Gabor小波特征提取和PSO-SVM的胃溃疡分类（MATLAB R2018a）Gabor滤波器是在测不准原则下能够在时域和频域中唯一能取得最佳的联合分辨率函数（测不准原则：是指在时域与频域中都要获得任何的测量精度那是不可能同时实现的，要使时域分辨率有所提高，必须牺牲频域的分辨率，反之亦然），进而Gabor小波滤波器则是由Gabor滤波器演化而来的，它结合Gabor滤波器多角度和小波滤波器的多尺度的优点，而且它的多通道滤波与人类的视觉系统相似，因为人类的视觉系统针对于不同的视觉信号它的频率还有方向是有不同的感觉特质的，该视觉系统是把我们的视网膜上形成的图像分成好多滤波以后的图像，这些

【机器学习】支持向量机（个人笔记）源代码文件请点击此处！SVM 使用两条平行线，使用中心线作为参考系 L : w 1 x 1 + w 2 x 2 + b = 0 L: \ w_1x_1 + w_2x_2 + b = 0 L: w1x1+w2x2+b=0。我们构造两条线，一条在上面，一条在下面，分别为：