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向量機(jī)

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向量機(jī)技術(shù)

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(感知機(jī)算法的意義)

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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) 1124 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

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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 1310 0

一種層次權(quán)重決策分析方法

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層次分析法(Analytic Hierarchy Process)是美國運(yùn)籌學(xué)家薩蒂于上世紀(jì)70年代初,為美國國防部研究“根據(jù)各個(gè)工業(yè)部門對(duì)國家福利的貢...

2023-07-20 標(biāo)簽:向量機(jī)AHP功率矩陣 2010 0

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(感知機(jī)算法)(下)

由于感知機(jī)算法通過調(diào)整ω和b的值以使所有訓(xùn)練樣本滿足設(shè)定條件,人們可能直觀感覺會(huì)出現(xiàn)當(dāng)ω和b可使某一樣本滿足設(shè)定條件,就會(huì)使另一個(gè)樣本不滿足設(shè)定條件的情...

2023-07-19 標(biāo)簽:向量機(jī)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí) 651 0

支持向量機(jī)(多類問題之1類對(duì)另1類)

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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) 743 0

支持向量機(jī)(多類問題之1類對(duì)K-1類方式)

支持向量機(jī)可求解二分類問題。當(dāng)需要求解多分類問題時(shí),支持向量機(jī)可將二分類問題的求解方式轉(zhuǎn)化為多分類問題的求解方式

2023-06-30 標(biāo)簽:向量機(jī) 743 0

支持向量機(jī)(系統(tǒng)識(shí)別的性能度量之ROC曲線)

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ROC曲線的英文名稱為Receiver Operating Characteristic Curve,中文譯為受試者工作特征曲線。

2023-06-26 標(biāo)簽:向量機(jī)機(jī)器學(xué)習(xí) 1710 0

如何判斷機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)性能

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混淆矩陣如表一所示,混淆矩陣中包含兩種識(shí)別正確的情況和兩種識(shí)別錯(cuò)誤的情況。 (1)兩種識(shí)別正確的情況為: 1)True Positive(TP),即...

2023-06-25 標(biāo)簽:向量機(jī)機(jī)器學(xué)習(xí)面部識(shí)別 648 0

如何解決數(shù)據(jù)缺失問題?

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當(dāng)處理數(shù)據(jù)時(shí),常常會(huì)遇到缺失數(shù)據(jù)的情況。缺失數(shù)據(jù)可能由于各種原因引起,例如傳感器故障、人為錯(cuò)誤、數(shù)據(jù)采集問題等。

2023-06-20 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)向量機(jī)機(jī)器學(xué)習(xí) 1.6萬 0

支持向量機(jī)算法

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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 841 0

支持向量機(jī)(兵(車)王問題程序設(shè)計(jì))

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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。總樣本數(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) 789 0

支持向量機(jī)(兵王問題描述)

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本文主要內(nèi)容為采用支持向量機(jī)(SVM)解決國際象棋兵王問題。

2023-06-09 標(biāo)簽:向量機(jī)SVM機(jī)器學(xué)習(xí) 1738 0

支持向量機(jī)的求解過程

因?yàn)棣?Xi)Tφ(Xj)=K(Xi,Xj)(K(Xi,Xj)為核函數(shù),詳見),所以只需知道核函數(shù)K(Xi,Xj)即可求解該對(duì)偶問題。

2023-06-05 標(biāo)簽:向量機(jī)機(jī)器學(xué)習(xí) 1438 0

對(duì)偶支持向量機(jī)DSVM

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首先,我們回顧一下,對(duì)于非線性SVM,我們通常可以使用非線性變換將變量從x域轉(zhuǎn)換到z域中。

2023-06-01 標(biāo)簽:Dual向量機(jī)SVM 1158 0

介紹將支持向量機(jī)的優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化為對(duì)偶問題

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因?yàn)槭舰俚南拗茥l件均為線性函數(shù),目標(biāo)函數(shù)f(ω)(即1/2||ω||2-C∑δi或1/2||

2023-05-29 標(biāo)簽:向量機(jī)機(jī)器學(xué)習(xí) 563 0

支持向量機(jī)(原問題和對(duì)偶問題)

本文主要介紹原問題(PRIME PROBLEM)和對(duì)偶問題(DUAL PROBLEM),支持向量機(jī)優(yōu)化問題可通過原問題向?qū)ε紗栴}的轉(zhuǎn)化求解。

2023-05-25 標(biāo)簽:向量機(jī)機(jī)器學(xué)習(xí)GAP 1799 0

支持向量機(jī)(核函數(shù)的定義)

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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) 1093 0

支持向量機(jī)尋找最優(yōu)分類超平面的優(yōu)化問題

支持向量機(jī)尋找最優(yōu)分類超平面的優(yōu)化問題

根據(jù),在線性可分情況下,支持向量機(jī)尋找最優(yōu)分類超平面的優(yōu)化問題

2023-05-11 標(biāo)簽:向量機(jī)機(jī)器學(xué)習(xí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 2077 0

支持向量機(jī)尋找的最優(yōu)分類直線應(yīng)滿足哪些條件?

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該直線處于間隔的中間,其與所有支持向量(任意一條可將訓(xùn)練樣本完全分類的直線分別向兩側(cè)被平行移動(dòng)時(shí),最先穿過的一個(gè)或幾個(gè)訓(xùn)練樣本)的距離相等。

2023-05-08 標(biāo)簽:向量機(jī)機(jī)器學(xué)習(xí) 1483 0

Vladimir Vapnik創(chuàng)立支持向量機(jī)

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) 1311 0

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