如何利用一些小技巧實(shí)現(xiàn)SVM的增量式訓(xùn)練

同時(shí)根據(jù)測(cè)試精度，可以看出，通過(guò)添加第一次訓(xùn)練多得到的支持向量，而非將全體數(shù)據(jù)進(jìn)行二次訓(xùn)練，能夠達(dá)到同樣的效果。

2024-04-25 標(biāo)簽：向量機(jī)SVM機(jī)器學(xué)習(xí) 1265 0

淺談AI技術(shù)在SSD控制器中的應(yīng)用

當(dāng)前AI技術(shù)蓬勃發(fā)展，深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等技術(shù)不斷突破，使得AI在圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域取得了顯著成果。

2024-04-20 標(biāo)簽：控制器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)SSD 1245 0

基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)與機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的跌倒風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)

使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、支持向量機(jī)（SVM）、K近鄰（KNN）和長(zhǎng)短期記憶（LSTM）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等四種不同的分類方法對(duì)三種步態(tài)模式進(jìn)行自動(dòng)分類。

2024-03-22 標(biāo)簽：向量機(jī)人工智能計(jì)算機(jī)視覺(jué) 647 0

機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識(shí)全攻略

有監(jiān)督學(xué)習(xí)通常是利用帶有專家標(biāo)注的標(biāo)簽的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，學(xué)習(xí)一個(gè)從輸入變量X到輸入變量Y的函數(shù)映射。Y = f (X)，訓(xùn)練數(shù)據(jù)通常是(n×x,y)的形式，其...

2024-02-25 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)向量機(jī)機(jī)器學(xué)習(xí) 409 0

關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)的17種常用算法

在監(jiān)督式學(xué)習(xí)下，輸入數(shù)據(jù)被稱為“訓(xùn)練數(shù)據(jù)”，每組訓(xùn)練數(shù)據(jù)有一個(gè)明確的標(biāo)識(shí)或結(jié)果，如對(duì)防垃圾郵件系統(tǒng)中“垃圾郵件”“非垃圾郵件”，對(duì)手寫數(shù)字識(shí)別中的“1“...

2023-12-11 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法向量機(jī) 1384 0

使用Python從零實(shí)現(xiàn)多分類SVM

支持向量機(jī)的目標(biāo)是擬合獲得最大邊緣的超平面(兩個(gè)類中最近點(diǎn)的距離)?？梢灾庇^地表明，這樣的超平面(A)比沒(méi)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(biāo)簽：算法向量機(jī)SVM 770 0

常用的十大機(jī)器學(xué)習(xí)算法介紹

Boosting是一種集成技術(shù)，嘗試從多個(gè)弱分類器創(chuàng)建強(qiáng)分類器。這是通過(guò)從訓(xùn)練數(shù)據(jù)構(gòu)建模型，然后創(chuàng)建第二個(gè)模型來(lái)嘗試糾正第一個(gè)模型中的錯(cuò)誤來(lái)完成的。添加...

2023-11-20 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)向量機(jī)函數(shù) 744 0

怎樣使用Python從零實(shí)現(xiàn)多分類SVM呢？

本文將首先簡(jiǎn)要概述支持向量機(jī)及其訓(xùn)練和推理方程，然后將其轉(zhuǎn)換為代碼以開(kāi)發(fā)支持向量機(jī)模型。

2023-11-09 標(biāo)簽：向量機(jī)SVMpython 686 0

全面總結(jié)機(jī)器學(xué)習(xí)中的優(yōu)化算法

幾乎所有的機(jī)器學(xué)習(xí)算法最后都?xì)w結(jié)為求一個(gè)目標(biāo)函數(shù)的極值，即最優(yōu)化問(wèn)題，例如對(duì)于有監(jiān)督學(xué)習(xí)，我們要找到一個(gè)最佳的映射函數(shù)f (x)，使得對(duì)訓(xùn)練樣本的損失函...

2023-11-02 標(biāo)簽：算法向量機(jī)函數(shù) 564 0

語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)及分類介紹

自動(dòng)語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)，簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)其實(shí)就是利用計(jì)算機(jī)將語(yǔ)音信號(hào)自動(dòng)轉(zhuǎn)換為文本的一項(xiàng)技術(shù)。這項(xiàng)技術(shù)同時(shí)也是機(jī)器理解人類言語(yǔ)的第一個(gè)也是很重要的一個(gè)過(guò)程。

2023-09-14 標(biāo)簽：人機(jī)交互神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)向量機(jī) 2043 0

用于癌細(xì)胞轉(zhuǎn)移亞型無(wú)標(biāo)記分層的微流控流式細(xì)胞儀+深度學(xué)習(xí)

細(xì)胞變形性（Cellular deformability）是醫(yī)學(xué)上評(píng)價(jià)細(xì)胞生理狀態(tài)的一種很有前景的生物標(biāo)志物。

2023-10-27 標(biāo)簽：向量機(jī)SVM微流控 2622 0

基于機(jī)器學(xué)習(xí)的觸覺(jué)傳感器設(shè)計(jì)

類皮膚柔性傳感器在醫(yī)療保健和人機(jī)交互中發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。然而，一般目標(biāo)集中在追求類皮膚傳感器本身固有的靜態(tài)和動(dòng)態(tài)性能，同時(shí)伴隨著各種試錯(cuò)嘗試。這種前...

2023-10-07 標(biāo)簽：傳感器向量機(jī)SVM 1001 0

一文帶你快速讀懂支持向量機(jī) SVM 算法

簡(jiǎn)介 支持向量機(jī)基本上是最好的有監(jiān)督學(xué)習(xí)算法了。最開(kāi)始接觸SVM是去年暑假的時(shí)候，老師要求交《統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論》的報(bào)告，那時(shí)去網(wǎng)上下了一份入門教程，里面講的...

2021-08-26 標(biāo)簽：算法向量機(jī)SVM 1976 0

基于改進(jìn)遺傳算法的支持向量機(jī)特征選擇

基于改進(jìn)遺傳算法的支持向量機(jī)特征選擇 　引言 　　支持向量機(jī)是一種在統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論的基礎(chǔ)上發(fā)展而來(lái)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法[1]，通過(guò)學(xué)習(xí)類別之間分界面附近的精

2010-02-06 標(biāo)簽：遺傳算法向量機(jī) 1603 0