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Support-Vector-Machine-_with_python:在此笔记本中,我们介绍了Support Vector Machine(SVM)算法,这是一种功能强大但简单的监督学习方法,用于预测数据。 对于分类任务,SVM算法尝试将特征空间中的数据划分为不同的类别。 默认情况下,这种划分是通过构造最佳分割数据的超平面来执行的。 为了进行回归,构造了超平面以映射数据分布。 在这两种情况下,这些超平面均以非概率方式映射线性结构。 但是,通过使用“内核技巧”,我们可以将非线性数据集转换为线性数据集,从而
支持向量机_with_python 在本笔记本中,我们介绍了支持向量机(SVM)算法,这是一种功能强大但简单的监督学习方法,用于预测数据。 对于分类任务,SVM算法尝试将特征空间中的数据划分为不同的类别。 默认情况下,这种划分是通过构造最佳分割数据的超平面来执行的。 为了进行回归,构造了超平面以映射数据分布。 在这两种情况下,这些超平面均以非概率方式映射线性结构。 但是,通过采用内核技巧,我们可以将非线性数据集转换为线性数据集,从而使SVM可以应用于非线性问题。 SVM是功能强大的算法,已得到广泛普及。 这部分是由于它们在高维特征空间中有效,包括那些特征数与实例数相似或略微超过实例数的问题。 与具有大量数据集的内存需求很高的KNN不同,SVM可以提高内存效率,因为仅需要支持向量即可计算超平面。 最后,通过使用不同的内核,SVM可以应用于各种学习任务。 另一方面,这些模型是黑匣子,很难解释
2022-06-06 21:07:08
84KB
JupyterNotebook
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基于神经网络的图像分割算法在FPGA上的实现
脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Network , PCNN )是一种新型神经网络模型,作为研究图像分割的常用方法,一直广受关注。针对目前大量文献关注PCNN模型仿真实现研究的情况,本文基于PCNN模型提出了将最小交叉熵分割算法在FPGA硬件平台上进行实现。相比于传统的PCNN软件实现以及最大信息熵分割算法实现的方案,本文提出的图像分割方案最佳分割精准度高,具有处理速度快,实时性强,图像分割效果好的优势,应用范围更广,因此该设计具有较高实际应用价值。
2021-01-29 14:11:20
1.6MB
PCNN;
图像分割;
最佳分割;
最小交叉熵;
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