支持向量机

层次聚类：无需“猜”K值，如何让数据自己画出“家族图谱”？👋 大家好，我是小瑞瑞！欢迎回到我的专栏！在上一期，我们学会了强大的K-Means算法，但它也给我们留下了一个“灵魂拷问”：K值到底该选几？虽然我们有“肘部法则”和“轮廓系数”作为参考，但终究还是带有一些“猜测”的成分。

算法_小学生

支持向量机（SVM）完整解析：原理 + 推导 + 核方法 + 实战支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种经典的监督学习算法，广泛应用于二分类任务，也可扩展至多分类和回归（SVR）。

梦想的初衷~

MATLAB近红外光谱分析技术及实践技术应用专题一、MATLAB编程基础与进阶（一）1、MATLAB 安装、版本历史与编程环境2、MATLAB 基础操作（矩阵操作、逻辑与流程控制、函数与脚本文件）

基于 LSTM 与 SVM 融合的时间序列预测模型：理论框架与协同机制—实践算法(1)目录1、单一模型的局限性：混合架构的设计动机2、LSTM 的时序特征提取：从原始序列到高阶表征2.1、门控机制的时序过滤能力

天一生水water

聚类的肘部法则原理肘部法则（Elbow Method）是聚类分析中用于确定最佳聚类数（K值）的常用技术，尤其适用于K-Means等算法。其核心思想是通过分析不同K值下聚类结果的簇内平方和（WCSS, Within-Cluster Sum of Squares）变化趋势，寻找WCSS下降速率显著放缓的“拐点”（即“肘点”），该点对应的K值即为最佳聚类数。以下从原理、步骤、示意图到代码实现进行完整说明：

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自由随风飘

机器学习-SVM支持向量机支持向量机是一类监督学习算法，实现二分类，其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面。课程代码：import numpy as np my_seed = 2017 np.random.seed(my_seed)

从零开始学习人工智能

智能问答分类系统：基于SVM的用户意图识别在现代企业服务系统中，用户会通过各种渠道提出业务相关问题。为了提升服务效率和用户体验，构建一个能够自动识别用户意图的智能分类系统变得至关重要。本文将介绍如何使用支持向量机(SVM)构建一个通用的用户问题分类系统。

SVM（Support Vector Machine）从入门到精通你需要在二维平面上画一条直线，将两种不同颜色的点分开。通常，你可以画出无数条这样的直线。那么，哪一条是最好的呢？

python学智能算法（二十六）|SVM-拉格朗日函数构造前序学习进程中，已经了解了拉格朗日乘数法求极值的基本原理，也了解了寻找最佳超平面就是寻找最佳分隔距离。这篇文章的学习目标是：使用拉格朗日乘数法获取最佳的分隔距离。

python学智能算法（二十七）|SVM-拉格朗日函数求解上前序学习进程中，我们已经掌握了支持向量机算法中，为寻找最佳分割超平面，如何用向量表达超平面方程，如何为超平面方程建立拉格朗日函数。本篇文章的学习目标是：求解SVM拉格朗日函数。

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面向向量检索的教育QA建模：九段日本文化研究所日本语学院的Prompt策略分析（6 / 500）系列说明 500 所日本语言学校结构化建模实战，第 6 篇。每篇拆解 1 所学校在 Prompt-QA 系统中的建模策略，分享工程经验，本项目持续在 Hugging Face 上同步更新，欢迎AI工程师们关注。

python学智能算法（十九）|SVM基础概念-超平面前序学习进程中，对向量相关的基本知识进行了学习，链接为：向量的值和方向向量点积在实际的支持向量机算法使用中，最核心的目标是找出可以实现分类的超平面，超平面就是分割的点、线或者面，不要在这个名字上花费太多力气。在中学数学里，我们知道含有两个未知数的二元一次方程y=kx+b可以表达直线，含有三个未知数的三元一次方程Ax+By+Cz=0可以表达面。稍微换一个思路，两个未知数按照线性关系组合，它们应当位于一条直线上；三个未知数则可以把这条直线旋转360度，线动成面，三元一次方程可以表达面。对于数据的分

周志华《机器学习导论》第5章支持向量机SVM目录6.1 间隔与支持向量6.2 对偶问题6.2.1 拉格朗日&KKT6.2.2 SMO (Sequential Minimal Optimization)求解

python学智能算法（二十三）|SVM-几何距离前序学习文章中，已经探究了电荷超平面的距离计算方法，相关文章为点与超平面的距离。在这片文章中，我们了解到计算距离的公式： F = min ⁡ i = 1... m y i ( w ⋅ x i + b ) F=\min_{i=1...m}y_{i}(w\cdot x_{i}+b) F=i=1...mminyi(w⋅xi+b)

李昊哲小课

支持向量机SVM支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种用于分类和回归分析的机器学习算法。

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Hinge Loss（铰链损失函数）详解：SVM 中的关键损失函数Hinge Loss（铰链损失），是支持向量机（SVM, Support Vector Machine）中常用的一种损失函数，用于最大间隔分类。其核心思想是：

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基于现代R语言【Tidyverse、Tidymodel】的机器学习方法与案例分析实践技术应用机器学习已经成为继理论、实验和数值计算之后的科研“第四范式”，是发现新规律，总结和分析实验结果的利器。

机器学习之心HML

分类预测 | Matlab基于KPCA-ISSA-SVM和ISSA-SVM和SSA-SVM和SVM多模型分类预测对比Matlab实现KPCA-ISSA-SVM基于核主成分分析和改进麻雀优化算法优化支持向量机分类预测(可用于故障诊断等方面)MATLAB代码,运行环境matlab2018及以上。