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SVM
多分类器
一对一 一对多 的分类方法 初学者可以学习学习
2021-11-02 16:03:00
1.06MB
svm
多分类
1
基于PCA-GWO-SVM的矿山边坡变形预测
针对矿山边坡预测模型精度低等问题,提出一种由主成分分析(PCA)、灰狼算法(GWO)和支持向量机(SVM)组合的混合模型(PCA-GWO-SVM)。首先,采用PCA对原始数据进行降维去噪;其次,通过GWO算法优化支持向量机参数;最后,通过SVM实现矿山边坡变形的预测。矿山边坡实例表明PCA-GWO-SVM模型具有更高的预测精度。
2021-11-02 10:27:49
680KB
支持向量机
矿山边坡
变形监测
主成分分析
1
matlab图像识别软件
matlab GUI图像处理软件,主要功能有基本的RGB、色差、HSV、形状、SVM智能化算法,包含精度、斑点、框大小等设置,适合视觉行业尤其是分选行业应用
2021-11-01 17:04:50
3.3MB
matlab学习资料
GUI
SVM
1
svm详解-详细介绍SVM原理、应用、并证明.
详细介绍SVM原理、应用、并证明. 目录 1 第一层:了解
SVM
4 1.1 分类标准的起源:Logistic 回归 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 1.2 线性分类的一个例子 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5 1.3 函数间隔 Functional margin 与几何间隔 Geometrical margin . . . . . . . 8 1.4 最大间隔分类器 Maximum Margin Classifier 的定义 . . . . . . . . . . . . 9 2 第二层:深入
SVM
12 2.1 从线性可分到线性不可分 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12 2.1.1 从原始问题到对偶问题的求解 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12 2.1.2 K.K.T. 条件 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 2.1.3 对偶问题求解的 3 个步骤 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14 2.1.4 线性不可分的情况 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16 2.2 核函数:Kernel . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18 2.2.1 特征空间的隐式映射:核函数 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18 2.2.2 核函数:如何处理非线性数据 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19 2.2.3 几个核函数 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22 2.2.4 核函数的本质 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23 2.3 使用松弛变量处理 outliers 方法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24 3 证明
SVM
29 3.1 线性学习器 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29 3.1.1 感知器算法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29 3.2 非线性学习器 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31 3.2.1 Mercer 定理 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31 3.3 损失函数 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32 3.4 最小二乘法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34 3.4.1 什么是最小二乘法? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34 3.4.2 最小二乘法的解法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35 3.5 SMO 算法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37 3.5.1 SMO 算法的推导 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37 3.5.2 SMO 算法的步骤 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
2021-10-31 19:32:08
1.53MB
原理、证明
1
支持向量机(SVM)原理及应用概述
支持向量机(SVM)适用于分类的方法,本文档很适合初学者了解其原理。
2021-10-31 19:05:37
171KB
支持向量机
1
基于SVM-BiLSTM-CRF模型的财产纠纷命名实体识别方法
裁判文书中的命名实体识别是自动化审判的关键一步,如何能够有效的分辨出案件的关键命名实体是本文的研究重点.因此本文针对财产纠纷审判案件,提出了一种基于SVM-BiLSTM-CRF的神经网络模型.首先利用SVM筛选出包含关键命名实体的句子,然后将正确包含此类实体的句子转化为字符级向量作为输入,构建适合财产纠纷裁判文书命名实体识别的BiLSTM-CRF深层神经网络模型.通过构建训练数据进行验证和对比,该模型比其他相关模型表现出更高的召回率和准确率.
2021-10-31 16:58:52
1.1MB
命名实体识别
SVM
BiLSTM
CRF
1
SVM与神经网络NN的对比-(机器学习)分类器、神经网络、SVM等
SVM与神经网络(NN)的对比 SVM的理论基础比NN更坚实,更像一门严谨的“科学”(三要素:问题的表示、问题的解决、证明)
SVM
—— 严格的数学推理 NN —— 强烈依赖于工程技巧 推广能力取决于“经验风险值”和“置信范围值”,NN不能控制两者中的任何一个。 NN设计者用高超的工程技巧弥补了数学上的缺陷——设计特殊的结构,利用启发式算法,有时能得到出人意料的好结果。
2021-10-31 13:45:45
4.83MB
SVM
神经网络
1
OPENCV HOG特征-SVM分类器行人识别(从训练到识别).zip
SVM_Train_Predict_HOG CropNegativeSampleFromImage OPENCV HOG特征-SVM分类器行人识别(从训练到识别)
2021-10-31 00:30:32
185.6MB
机器学习
1
garbage_classify:最严垃圾分类政策自7月1日颁布,如何进行垃圾分类已经成为居民生活的灵魂拷问。但是,没关系!AI在垃圾分类的应用可以成为居民的得力助手。本次垃圾分类挑战杯,目的在于构建基于深度学习技术的图像分类模型,实现垃圾图片类别的精准识别,大赛参考深圳垃圾分类标准,按可回收物、厨余垃圾、有害垃圾和其他垃圾四项分类。本项目包含完整的分类网络、数据增强、SVM等各种分类增强策略,后续还会继续更新新的分类技巧-源码
前言 本文介绍的分类方式可能比较繁琐,因为它是采用华为云比赛的提交模式进行的。简洁的分类版本点击这里: 1.图像分类的更多tricks(注意力机制 keras,TensorFlow和pytorch 版本等): 2.大家如果对目标检测比赛比较感兴趣的话,可以看一下我这篇对目标检测比赛tricks的详细介绍: 3.目标检测比赛笔记: 增添内容 已修改成本地可以运行。 修改方法: 1.save_model.py|train.py|eval.py|run.py|中moxing.framework.file函数全部换成os.path和shutil.copy函数。因为python里面暂时没有moxing框架。 2.注释掉run.py文件里面的下面几行代码: # FLAGS.tmp = os.path.join(FLAGS.local_data_root, 'tmp/') # print(FLAGS.t
2021-10-30 22:32:37
136KB
Python
1
libSVM-3.23
林智仁教授开发的全国最火的SVM第三方库libSVM,压缩包中有libSVM-3.23.zip、安装方法.txt。下载使用,安装方法在其他博客中也有,我这里是自己安装时的过程总结。
2021-10-30 19:25:48
852KB
SVM
libSVM-3.23
安装方法
1
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