使用多种方法完成MNIST分类任务 Python 3.6 Pytorch 1.0 Scikit-learn 0.21 无需下载数据直接跑，代码自动下载 逻辑回归 Logistic Regression 多层感知机 MLP K近邻 KNN 支持向量机 SVM 卷积神经网络 CNN 循环神经网络 RNN

支持向量机，是常见的一种判别方法。在机器学习领域，是一个有监督的学习模型，通常用来进行模式识别、分类以及回归分析。

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《计算方法》课件：Ch3_2 向量范数和矩阵范数.ppt

本资源包括使用支持向量机（SVM）算法进行人脸识别预测的全部源码 SVM就是帮我们找到一个超平面，这个超平面能将不同的样本划分开，同时使得样本集中的点到这个分类超平面的最小距离（即分类间隔）最大化。 支持向量机算法（Support Vector Machine，SVM），是一种二分类模型。 对于二分类问题，如果我们从数据集是否线性可分角度来看的话（线性可分通俗理解就是画一条直线，可以直接将两种类型的数据分开），可以将数据分为三种类型，一类是线性可分的、一类是近似线性可分（有一些异常点导致无法线性可分）、一类是线性不可分。 这三种场景对应的SVM的算法分别是硬间隔SVM、软间隔SVM和非线性SVM。 本案例使用支持向量机（SVM）算法实现人脸识别功能。 算法内容包括： 1、获取数据集 2、数据划分 3、PCA特征提取 4、使用线性SVM进行预测 5、交叉验证 6、超参数调优 7、预测结果分析 8、混淆矩阵评估

矩阵的特征值与特征向量的性质： （1） 阶矩阵 的属于特征值 的全部特征向量再添上零向量，可以组成 的一个子空间，称之为矩阵 的属于特征值 的特征子空间，记为 ，不难看出 正是特征方程组 的解空间。(特征子空间是不变子空间) （2） 属于不同特征值的特征向量是线性无关的。

【lssvm预测】基于麻雀算法优化最小二乘支持向量机实现数据预测（多输入单输出）含Matlab源码

三、SVM的C语言编程介绍 1.求解SVM的两个开源开发包： Libsvm: http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin SVM-light：http://ais.gmd.de/~thorsten/svm_light : : ... 2. 利用SVM的C语言程序直接进行分类器的训练和测试： 例： 1 1:67 2:66 3:72 4:72 5:59 6:71 7:54 8:67 9:79 -1 1:101 2:108 3:100 4:99 5:102 6:95 7:93 8:96 9:89

科学计算方法：向量范数与矩阵范数（精华版本）.ppt

科学计算方法8（向量范数与矩阵范数）.ppt