支持向量机

GPU选型大对决：4090、A6000、L40谁才是AI推理的最佳拍档？在人工智能飞速发展的当下，大语言模型的性能表现备受关注。今天，我们就通过一份超详细的测试报告，深入探讨不同GPU在运行Deepseek-R1-70B模型时的表现，为大家揭开其中的奥秘。

机器学习之心

时序预测 | Transformer-LSTM-SVM时间序列预测（Matlab完整源码和数据，适合基础小白研究）1.Matlab实现Transformer-LSTM-SVM时间序列预测，Transformer-长短期记忆神经网络-支持向量机时间序列预测；

【漫话机器学习系列】210.标准化（Standardization）在数据科学与机器学习的实践中，标准化（Standardization）是一项极为常见且重要的预处理操作。它可以显著提升模型训练的效率与效果，尤其是在涉及距离计算（如KNN、SVM）或梯度下降的算法中。本文将通过图示公式，深入剖析标准化的定义、计算方法及其应用背景。

ZHW_AI课题组

使用SVM对心脏数据是否患病进行分类预测杜嘉宝，男，西安工程大学电子信息学院，2024级研究生研究方向：变压器故障预警与检测电子邮件：[email protected] 王子谦，男，西安工程大学电子信息学院，2024级研究生，张宏伟人工智能课题组研究方向：机器视觉与人工智能电子邮件：[email protected]

毛笔书体检测-hog+svm python opencv源码链接：https://pan.baidu.com/s/1l-bw8zR9psv1HycmMqQBqQ?pwd=2ibp

搜广推校招面经七十五给定训练集： { ( x 1 , y 1 ) , ( x 2 , y 2 ) , . . . , ( x n , y n ) } , x i ∈ R d , y i ∈ { − 1 , + 1 } \{(x_1, y_1), (x_2, y_2), ..., (x_n, y_n)\}, \quad x_i \in \mathbb{R}^d, \quad y_i \in \{-1, +1\} {(x1,y1),(x2,y2),...,(xn,yn)},xi∈Rd,yi∈{−1,+1} 目标是找到一个线性分类

【scikit-learn基础】--『监督学习』之支持向量机回归在机器学习中，支持向量机（Support Vector Machine）算法既可以用于回归问题，也可以用于分类问题。

PCL八叉树聚类//聚类结果分类渲染

啥都鼓捣的小yao

Python在糖尿病分类问题上寻找具有最佳 ROC AUC 分数和 PR AUC 分数（决策树、逻辑回归、KNN、SVM）我们建议您使用 4 种不同的算法来解决糖尿病数据集上的二元分类问题：Decision Tree (1) Logistic Regression (2) KNN (3) SVC (4) 您的任务是找到具有最佳 ROC AUC 分数和 PR AUC 分数的算法。作为答案，请指出数字 a b，其中 a 是 ROC AUC 分数方面的最佳算法，b 是 PR AUC 分数方面的最佳算法。

机器学习（5）——支持向量机支持向量机（SVM，Support Vector Machine）是一种监督学习算法，广泛应用于分类和回归问题，尤其适用于高维数据的分类。其核心思想是寻找最优分类超平面，使得不同类别的样本间隔（Margin）最大化，从而提高模型的泛化能力。

机器学习之心

LSTM-SVM长短期记忆神经网络结合支持向量机组合模型多特征分类预测/故障诊断，适合新手小白研究学习（Matlab完整源码和数据）1.Matlab实现LSTM-SVM组合模型多特征分类预测/故障诊断，运行环境Matlab2023b及以上；

KDD 2025 顶会最新力作，多变量时间序列预测登顶！在多变量时间序列预测领域，如何高效捕捉时间分布变化和通道间复杂关系是两大核心挑战。传统方法往往难以同时处理时间模式的异质性和通道间的噪声影响。近期，基于时频结合的方法在这一领域取得了显著进展。本文总结了两篇创新性论文，分别从时间-通道双重聚类和多尺度频域掩蔽的角度出发，提出了DUET和MMFNet两种模型，为多变量时间序列预测提供了新的解决方案。为帮助想发论文的同学，我挑选了5篇最新的多时间序列预测的paper，把创新思路简单提炼了一下，方便大家找灵感。

胖哥真不错

Python基于OpenCV和SVM实现中文车牌识别系统GUI界面说明：这是一个系统实战项目，如需项目代码可以直接到文章最后关注获取。随着智能交通系统和智慧城市的发展，车牌识别技术在车辆管理、交通监控、停车场收费等领域发挥着重要作用。传统的车牌识别系统主要针对英文和数字的识别，而在中国，车牌包含中文字符，增加了识别的复杂性。因此，开发一个能够高效准确识别中文车牌的系统具有重要的实际应用价值。本项目基于 OpenCV 和支持向量机（SVM）算法，结合 Python 编程语言，实现了一个中文车牌识别系统，并通过 `tkinter` 构建了用户友好的图形化界面，方便用户上传图

【无标题】Jenkins操作手册Continuous integration 持续集成特点l 易于安装-只要把jenkins.war部署到servlet容器，不需要数据库支持。

机器学习课堂7用scikit-learn库训练SVM模型代码结果结果图

IT从业者张某某

机器学习-04-分类算法-04-支持向量机SVM-案例SVM实现鸢尾花分类使用SVM模型通过线性分类器训练数据，熟悉线性的可分性和不可分性；对三个支持向量机分类器进行训练，并分别评估模型在训练集和测试集上的性能表现；

十七算法实验室

Matlab实现鼠群优化算法优化随机森林算法模型（ROS-RF）（附源码）目录 1.内容介绍 2.部分代码 3.实验结果 4.内容获取1内容介绍鼠群优化算法（Rat Swarm Optimizer, ROS）是一种基于老鼠觅食行为的新型元启发式优化算法。ROS通过模拟老鼠在寻找食物时的社会互动和群体智能来探索解空间，旨在高效地找到全局最优解。该算法结合了局部搜索和全局探索的能力，能够有效解决多维、复杂的优化问题。

机器学习之心

Transformer+BO-SVM多变量时间序列预测（Matlab）本期推出一期高创新模型，基于Transformer提取时序特征后输入SVM之中预测，同时采用贝叶斯算法选择最佳的SVM核函数参数c和g，模型支撑风电预测、光伏预测、交通预测、股票预测等领域，先用先发，不要犹豫！

【数据集】Romanov数据集名称：Romanov 单细胞转录组数据集来源：Romanov et al., Cell Reports, 2017 原始论文标题：

人工干智能

科普：One-Class SVM和SVDDSVM（支持向量机）算法是用于解决二分类问题的，它在样本空间（高维空间）中找一个最优超平面，使得两类数据点中离超平面最近的点（称为支持向量）到超平面的距离最大。对于极少数“坏样本”的二分类场景，我们可以换个思路：将所有样本视为一类（而不是二类），而将极少数“坏样本”视为这一类的异常。这样，用于二分类的SVM就可以改造为用于一分类的One-Class SVM和SVDD。 One-Class SVM（单类支持向量机）与SVDD（支持向量数据描述）是单类分类领域的两大核心算法，它们的目标均为通过仅使用目标类样