基于EMD和支持向量机的旋转机械故障诊断方法研究：将支持向量机应用与故障诊断！

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Vec2.js 一个通用库，在需要处理二维空间中的点/向量时很有用。 用 var a = new Vec2 ( 10 , 10 ) , // new keyword b = Vec2 ( 100 , 10 ) ; // call the constructor directly console . log ( a . distance ( b ) ) ; // 90 注意事项：大多数Vec2的方法都将returnNew作为最后一个参数。 如果传递的是真实值，则会向您返回一个新向量。 否则，操作将被应用到this和this将被退回。 另外，由于Infinity和NaN非常阴险，因此该库将在检测到这两个库后立即抛出该异常，因此您可以采取措施来修复数据/算法。 支持的运营 变更（[fn]） 添加一个观察者fn ，只要此向量改变，该观察者就会被调用。 在没有函数的情况下

Glove词向量，内有分别有50、100、200、300维

大数据-算法-隐私保护线性规划和支持向量机新算法.pdf

大数据-算法-隐私保护支持向量机的算法研究.pdf

为了进一步提高网络异常检测的准确率, 本文在对现有入侵检测模型分析的基础上, 提出了一种基于卷积神经网络和支持向量机的网络报文入侵检测方法. 该方法首先将数据预处理成二维矩阵, 为了防止算法模型过拟合, 利用permutation函数将数据随机打乱, 然后利用卷积神经网络CNN从预处理后的数据中学习有效特征, 最后通过支持向量机SVM分类器将得到的向量进行分类处理. 在数据集选择上, 采用网络入侵检测常用的权威数据集—京都大学蜜罐系统数据集, 通过与GRU-Softmax、GRU-SVM等现有检测率较高的模型进行实验对比, 该模型在准确率上最高分别提高了19.39% 和12.83%, 进一步提升了网络异常检测的准确度. 同时, 本研究所提出方法在训练速度和测试速度上有较大提高.

为了解决神经网络算法预测海量金融时间序列数据会出现训练速度慢，内存开销大等问题，提出一种基于最小二乘支持向量机的复杂金融数据时间序列预测方法。该方法将传统的支持向量机中的不等式约束改为等式约束，且将误差平方和的损失函数作为训练集的经验函数，这样把二次规划问题转化为求解线性方程组问题，提高求解问题的速度和收敛精度。实验中以证券指数为实验数据，对大批量金融数据进行了时间序列预测，相比于神经网络预测方法，该方法在大批量金融数据时间序列预测的训练时间、训练次数和预测误差上都有了明显提高，对复杂金融时间序列具有较好

支持向量机是一个非常出色的二分类分类模型，关于这个笔记为三篇，介绍SVM的原理。

支持向量机SVM，回归。