支持向量机

基于萤火虫算法（FA）优化支持向量机（SVM）参数的分类实现亮度计算：萤火虫亮度与目标函数值（SVM分类准确率）成正比（I0为初始亮度，γ为光吸收系数，ri为当前解与最优解的距离）

opencv学习笔记6：SVM分类器目录一.SVM的感性认识1.什么是 SVM 分类器？2.核心概念：用通俗例子理解1. 什么是 "超平面"？

聚类算法实战：从 KMeans 到 DBSCAN聚类算法是机器学习中一种重要的无监督学习方法，它能够将数据集中的样本按照相似性自动分组。本文将通过实际案例，详细介绍两种常用的聚类算法：KMeans 和 DBSCAN，并使用 Python 的 scikit-learn 库进行实现。

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01_svm_二分类dlib库二分类问题中1表示正类，-1表示反类（这一点与其他库不太一样）训练模型前需要将样本数据转换为std::vector<dlib::matrix<double,T,1>>形式（matrix 是一个多维数组的模板类，可以用来表示不同类型的矩阵）

使用SVM构建光照鲁棒的颜色分类器：从特征提取到SVM在计算机视觉领域，颜色分类看似简单，实则充满挑战。一个红色的苹果在阳光下、阴影中、黄昏时分呈现出的颜色差异巨大。如何让机器像人眼一样，在不同光照条件下准确识别颜色？

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02_svm_多分类支持向量机（SVM）最初是设计用于二分类问题的，但在实际应用中经常要处理多分类问题。为了使用SVM解决多分类问题，研究者们提出了多种策略，主要分为两类：一对多（one-vs-all ）和一对一（one-vs-one）。

机器学习鼻祖级算法——使用SVM实现多分类及Python实现这期从最常用的SVM算法开始。假设你是一位植物学家，手里有一批鸢尾花的测量数据。每朵花都有四个特征：萼片长度、萼片宽度、花瓣长度和花瓣宽度。你需要根据这些数据自动识别鸢尾花属于哪个品种（Setosa、Versicolor或Virginica）。

做科研的周师兄

【机器学习入门】7.4 随机森林：一文吃透随机森林——从原理到核心特点对于刚入门机器学习的同学来说，在掌握了决策树之后，很容易遇到 “单棵决策树泛化能力不足” 的问题。而随机森林作为基于决策树的集成学习模型，恰好能解决这一痛点，成为工业界和竞赛中常用的 “利器”。今天我们就从基础概念出发，一步步拆解随机森林的核心原理、关键技术和特点，帮你轻松入门这个实用模型。

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「机器学习笔记12」支持向量机(SVM)详解：从数学原理到Python实战支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一种强大的监督学习算法，主要用于分类和回归问题。它的基本思想非常直观：找到一个最优的决策边界，使得这个边界到两类数据点的距离最大化。

基于MATLAB的遗传算法优化支持向量机实现并行计算加速精英保留策略自适应参数调整多分类问题处理回归任务改进修改适应度函数为均方误差（MSE）使用fitrsvm替代fitcsvm

基于libsvm的支持向量机在MATLAB中的实现参考代码基于libsvm的支持向量机在MATLAB文件及其在MATLAB上的GUI www.youwenfan.com/contentcsi/65365.html

机器学习：支持向量机来源：图片来源:BiliBili-数之道支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是常用的分类算法之一。其目标是找到一个最优的决策边界，这个边界能够最大程度的将不同类别的样本分离开。关键是找到最大决策边界，即不仅要完成分类正确，还要让样本距离这个决策边界尽可能的远。

做科研的周师兄

中国逐日格点降水数据集V2（1960–2024，0.1°）CHM_PRE V2数据集是一套高精度的中国大陆逐日格点降水数据集。该数据集基于1960年至今共3476个观测站的长期日降水观测数据，并纳入11个降水相关变量，用于表征降水的相关性。数据集采用改进的反距离加权方法，并结合基于机器学习的LGBM算法构建。CHM_PRE V2与现有的格点降水数据集（包括CHM_PRE V1、GSMaP、IMERG、PERSIANN-CDR和GLDAS）表现出良好的时空一致性。数据集基于63,397个高密度自动雨量站2015–2019年的观测数据进行验证，发现该数据集显著提高了

大数据成矿预测系列(四) | 成矿预测的“主力军”：随机森林与支持向量机深度解析随着地球科学进入大数据时代，传统的矿产勘查方法正面临着一场深刻的变革。从传统的统计学模型到现代的机器学习模型，成矿预测正经历着范式的转变。现代勘探工作流需要整合来源多样、结构复杂的海量数据集，包括地质填图、地球物理、地球化学以及高分辨率遥感影像（当然还有钻孔数据等其他数据）。在这一背景下，机器学习是将这些海量数据转化为精准成矿预测图 (Mineral Prospectivity Mapping, MPM) 的核心引擎。

10-支持向量机（SVM）：讲解基于最大间隔原则的分类算法支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一种基于最大间隔原则的分类算法，广泛用于机器学习领域。其核心思想是通过找到一个最优的超平面，使得该超平面不仅能正确分类训练数据，而且能最大化到最近的训练样本（即支持向量）的距离，从而提高模型的泛化能力。

Macre Aegir Thrym

MINIST——SVM目录一、原始数据介绍1.1解析图片的代码1.2解析标签的代码二、数据预处理（数据准备）2.1 像素级分布统计分析

吴恩达机器学习笔记（10）—支持向量机本节将继续介绍监督学习中的一个强力的分类器——支持向量机（Support Vector Machine，SVM），其通过「间隔最大化」的思想来学习最优的决策边界，比逻辑回归算法更为鲁棒。

机器学习——SVM支持向量机详解什么是支持向量机呢？这里我们举一个简单的例子：想象一下，你是学校的一名体育老师。操场上有一群三年级学生和一群六年级学生混在一起玩耍。现在，上课铃响了，你需要让他们迅速、清晰地分成两个阵营，以便进行不同的活动，你的目标是，在操场上画一条直线，让三年级生站在一边，六年级生站在另一边（蓝色是三年级学生，红色是六年级学生）方法一：随便画一条线你可能会大致看一眼，在两组人中间画一条线。这条线确实能把人分开，但它离一些调皮捣蛋、站在队伍边缘的学生非常近问题：这条线非常“脆弱”。万一有个三年级的学生被推了一下，

Python数据挖掘之基础分类模型_支持向量机（SVM）支持向量机是一种监督学习算法，主要用于分类（如将数据分为两个类别）和回归（预测连续值）任务。它的核心思想是：在数据中找到一个“最佳的分割界线”或“超平面”，使得不同类别的样本被尽可能清楚地划分开，而同时最大化两个类别之间的“间隔”或“边界”。换句话说，SVM试图找出一种分类方式，不仅能够正确分割所有训练数据，还能在未知数据上拥有较好的泛化能力。

小李独爱秋

机器学习中的聚类理论与K-means算法详解聚类分析作为无监督学习的核心方法，在机器学习领域具有重要地位。本文将系统阐述聚类理论的基本概念与算法体系，并重点深入剖析K-means算法的原理、实现、优化策略以及实际应用。结合2025年的最新研究动态，本文还将探讨该算法的前沿进展与发展趋势。