如何利用一些小技巧實現(xiàn)SVM的增量式訓(xùn)練

同時根據(jù)測試精度，可以看出，通過添加第一次訓(xùn)練多得到的支持向量，而非將全體數(shù)據(jù)進行二次訓(xùn)練，能夠達到同樣的效果。

2024-04-25 標簽：向量機SVM機器學(xué)習(xí) 1018 0

基于SVM的電機異常檢測系統(tǒng)

之前為大家?guī)砹藘善P(guān)于SVM的介紹與基于python的使用方法。相信大家都已經(jīng)上手體驗，嘗鮮了鳶尾花數(shù)據(jù)集了吧。

2024-04-18 標簽：led燈SVM機器學(xué)習(xí) 903 0

請問如何FPGA上使用SVM進行圖像處理呢？

面部識別是一個經(jīng)常討論的計算機科學(xué)話題，并且由于計算機處理能力的指數(shù)級增長而成為人們高度關(guān)注的話題。

2024-03-18 標簽：FPGA圖像處理計算機 1462 0

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)勢和應(yīng)用領(lǐng)域

說到機器學(xué)習(xí)，大相信大家自然而然想到的就是現(xiàn)在大熱的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，或者換句話來說，深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)。對于這些網(wǎng)絡(luò)或者模型來說，能夠大大降低進入門檻，具體而言...

2024-01-25 標簽：SVM機器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 2341 0

SVM的使用方法

上一篇本著回歸傳統(tǒng)的觀點，在這個深度學(xué)習(xí)繁榮發(fā)展的時期，帶著大家認識了一位新朋友，英文名SVM，中文名為支持向量機，是一種基于傳統(tǒng)方案的機器學(xué)習(xí)方案，同...

2024-01-25 標簽：SVM模型機器學(xué)習(xí) 1715 0

使用Python從零實現(xiàn)多分類SVM

支持向量機的目標是擬合獲得最大邊緣的超平面(兩個類中最近點的距離)。可以直觀地表明，這樣的超平面(A)比沒有最大化邊際的超平面(B)具有更好的泛化特性和...

2023-12-07 標簽：算法向量機SVM 645 0

利用MJF實現(xiàn)一體化多功能可穿戴傳感器的制備

可穿戴傳感器可將人體各種生理信號轉(zhuǎn)換為可直接觀測的電信號，為了解人體健康提供豐富的信息，有望為人體實時活動、健康狀況提供預(yù)測平臺。

2023-11-29 標簽：傳感器濕度傳感器SVM 923 0

怎樣使用Python從零實現(xiàn)多分類SVM呢？

本文將首先簡要概述支持向量機及其訓(xùn)練和推理方程，然后將其轉(zhuǎn)換為代碼以開發(fā)支持向量機模型。

2023-11-09 標簽：向量機SVMpython 589 0

逆變器的調(diào)制方法進階篇—空間矢量調(diào)制SVM

這篇文章將介紹一種新的調(diào)制方法，空間矢量調(diào)制 (Space Vector Modulation)，簡稱 SVM。

2023-11-09 標簽：逆變器電池電壓SVM 2237 0

淺析機器學(xué)習(xí)的基本步驟

在機器學(xué)習(xí)中，機器學(xué)習(xí)的效率在很大程度上取決于它所提供的數(shù)據(jù)集，數(shù)據(jù)集的大小和豐富程度也決定了最終預(yù)測的結(jié)果質(zhì)量。目前在算力方面，量子計算能超越傳統(tǒng)二進...

2023-10-30 標簽：人工智能SVM機器學(xué)習(xí) 438 0

基于非線性電化學(xué)阻抗的燃料電池故障診斷方法

電化學(xué)阻抗譜(Electrochemical impedance spectroscopy, EIS)有助于燃料電池故障診斷工具開發(fā)，對提升其使用壽命具...

2023-10-07 標簽：燃料電池電池電壓SVM 1060 0

常見的機器學(xué)習(xí)算法及其應(yīng)用場景

決策樹是一個樹結(jié)構(gòu)（可以是二叉樹或非二叉樹），其每個非葉節(jié)點表示一個特征屬性上的測試，每個分支代表這個特征屬性在某個值域上的輸出，而每個葉節(jié)點存放一個輸...

2023-08-11 標簽：算法SVM機器學(xué)習(xí) 1228 0

什么是視覺角度的異常檢測 用于異常檢測的技術(shù)有哪些 它在哪里使用

異常是與常態(tài)不同、很少發(fā)生并且不符合“模式”其余部分的事件。

2023-07-27 標簽：編碼器SVM計算機視覺 1235 0

深度學(xué)習(xí)在語音增強中的應(yīng)用

隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，語音作為新一代人機交互方式，成為人和智能設(shè)備、語音助手交流的重要接口，然而在真實環(huán)境中，語音信號不可避免的被各種噪聲所干擾，除了各種...

2023-07-11 標簽：人機交互噪聲SVM 1671 0

支持向量機算法

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 標簽：向量機SVM 714 0

支持向量機（兵王問題描述）

本文主要內(nèi)容為采用支持向量機（SVM）解決國際象棋兵王問題。

2023-06-09 標簽：向量機SVM機器學(xué)習(xí) 1421 0

對偶支持向量機DSVM

首先，我們回顧一下，對于非線性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 標簽：Dual向量機SVM 963 0

用于電機控制的空間矢量調(diào)制 (SVM)

空間矢量調(diào)制 (SVM) 是感應(yīng)電機和永磁同步電機 (PMSM) 磁場定向控制的常用方法。 空間矢量調(diào)制負責(zé)生成脈寬調(diào)制信號以控制逆變器的開關(guān)，由...

2023-05-30 標簽：永磁同步電機SVM感應(yīng)電機 2265 0

深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識(4)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)：從訓(xùn)練數(shù)據(jù)中自動獲取最優(yōu)權(quán)重的過程，是使損失函數(shù)的值最小的權(quán)重參數(shù)。

2023-05-16 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)函數(shù)SVM 739 0

Vienna整流器的空間矢量調(diào)制方式

　我們聊了Vienna整流器的基本工作原理以及調(diào)制方式的一部分，今天我們接著昨天的話題繼續(xù)聊完Vienna整流器的兩種空間矢量調(diào)制：最近三矢量NTV法和...

2023-04-14 標簽：整流器SVMVIENNA 2977 0