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) 1488 0

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)測試精度，可以看出，通過添加第一次訓(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) 1382 0

使用異常檢測識(shí)別意外事件以及偏離正常行為的情況

異常檢測是識(shí)別與預(yù)期行為不同的事件或模式的過程。異常檢測范圍廣泛，從簡單的離群值檢測，到復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，這些算法經(jīng)過訓(xùn)練可以發(fā)現(xiàn)數(shù)百個(gè)信號(hào)中隱藏的模式。

2023-07-24 標(biāo)簽：傳感器matlab編碼器 1363 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、語音識(shí)別、自然語言處理等領(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 1362 0

Vladimir Vapnik創(chuàng)立支持向量機(jī)

在Vladimir Vapnik創(chuàng)立支持向量機(jī)前，已有如下結(jié)論：在二分類情況中，如果一個(gè)數(shù)據(jù)集線性可分，即存在一個(gè)超平面可將兩個(gè)類別完全分開

2023-05-04 標(biāo)簽：向量機(jī) 1352 0

介紹支持向量機(jī)的基礎(chǔ)概念

支持向量機(jī)（Support Vector Machine）是一種較知名的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，該算法由俄羅斯數(shù)學(xué)家Vladimir Vapnik創(chuàng)立。

2023-04-28 標(biāo)簽：向量機(jī)機(jī)器學(xué)習(xí) 1247 0

一種基于柔性生物阻抗電極的傳感器系統(tǒng)設(shè)計(jì)

預(yù)計(jì)環(huán)境變化會(huì)引起牡蠣的應(yīng)激反應(yīng)，影響其活力和肉質(zhì)。然而，實(shí)時(shí)監(jiān)測牡蠣的應(yīng)激水平仍然具有挑戰(zhàn)性。

2023-08-08 標(biāo)簽：電容器控制器向量機(jī) 1211 0

對(duì)偶支持向量機(jī)DSVM

首先，我們回顧一下，對(duì)于非線性SVM，我們通?？梢允褂梅蔷€性變換將變量從x域轉(zhuǎn)換到z域中。

2023-06-01 標(biāo)簽：Dual向量機(jī)SVM 1179 0

介紹一種基于最小化平方誤差的聚類算法

物以類聚，「聚類算法」使用最優(yōu)化的算法來計(jì)算數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的距離，并將它們分組到最近的簇中。

2023-08-09 標(biāo)簽：處理器向量機(jī)GMM 1166 0

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（感知機(jī)算法的意義）

因?yàn)橹С窒蛄繖C(jī)算是通過所有數(shù)據(jù)尋找最優(yōu)分類方式的算法，而感知機(jī)算法是尋找某一分類方式的算法，所以，多數(shù)情況下，支持向量機(jī)求得的分類超平面優(yōu)于感知機(jī)算法求...

2023-07-24 標(biāo)簽：向量機(jī)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí) 1142 0

支持向量機(jī)（核函數(shù)的定義）

根據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)介紹（10）——支持向量機(jī)（低維到高維的映射），支持向量機(jī)可通過引入φ(x)函數(shù)，將低維線性不可分問題轉(zhuǎn)換為高維線性可分問題。

2023-05-20 標(biāo)簽：向量機(jī)機(jī)器學(xué)習(xí) 1119 0

淺析用幾何描繪物理學(xué)的統(tǒng)一理論

在二維中，我們可以在平面上放置一個(gè)網(wǎng)格，然后每個(gè)點(diǎn)都用一對(duì)數(shù)字來表示。

2023-08-29 標(biāo)簽：處理器向量機(jī)電磁場 912 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)模型來嘗試糾正第一個(gè)模型中的錯(cuò)誤來完成的。添加...

2023-11-20 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)向量機(jī)函數(shù) 911 0

支持向量機(jī)算法

下面看一道例題：有18組數(shù)據(jù)，有不同的類別屬性，建立SVM模型。

2023-06-18 標(biāo)簽：向量機(jī)SVM 857 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 847 0

支持向量機(jī)（兵（車）王問題程序設(shè)計(jì)）

兵（車）王問題的樣本數(shù)據(jù)集包含六個(gè)維度，六個(gè)維度代表三個(gè)棋子在棋盤中的位置?？倶颖緮?shù)為28056個(gè)，其中，正樣本（和棋）數(shù)量為2796個(gè)，負(fù)樣本（白方勝...

2023-06-12 標(biāo)簽：向量機(jī) 809 0

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

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 774 0

支持向量機(jī)（多類問題之1類對(duì)另1類）

假設(shè)測試樣本需被分為三類，首先需構(gòu)建三個(gè)支持向量機(jī)模型

2023-07-05 標(biāo)簽：向量機(jī)機(jī)器學(xué)習(xí) 773 0