文章 2025-01-28 来自:开发者社区

利用SVM(支持向量机)分类算法对鸢尾花数据集进行分类

利用SVM(支持向量机)分类算法对鸢尾花数据集进行分类 作者:blue 时间:2024.11.12 Tips:安装sklearn步骤(pip install) pandas也是数据分析中不可或缺的一个包 先安装Numpy,matplotlib,Scripy ===> scikit-learn #本项目为鸢尾花分类的测试项目 #目的是&#...

利用SVM(支持向量机)分类算法对鸢尾花数据集进行分类
文章 2023-03-28 来自:开发者社区

基于LGC局部全局一致性和SVM支持向量机的半监督分类算法matlab仿真

1.算法描述 半监督学习(Semi-Supervised Learning,SSL)是模式识别和机器学习领域研究的重点问题,是监督学习与无监督学习相结合的一种学习方法。半监督学习使用大量的未标记数据,以及同时使用标记数据,来进行模式识别工作。当使用半监督学习时,将会要求尽量少的人员来从事工作,同时,又能够带来比较高的准确性,因此,半监督学习正越来越受到人们的重视。 支持向量机(su...

基于LGC局部全局一致性和SVM支持向量机的半监督分类算法matlab仿真
文章 2022-10-14 来自:开发者社区

SVM(Support Vector Machines)支持向量机算法原理以及应用详解+Python代码实现

前言博主大大小小参与过数十场数学建模比赛,SVM经常在各种建模比赛的优秀论文上见到该模型,一般直接使用SVM算法是比较少的,现在都是在此基础理论之上提出优化算法。但是SVM的基础理论是十分重要的思想,放眼整个分类算法中,SVM是最好的现成的分类器。这里说的‘现成’指的是分类器不加修改即可直接使用。在神经网络没有出现之前,SVM的优化模型可以算得上是预测分类神器了,在机器学习中SVM仍旧是最为出名....

SVM(Support Vector Machines)支持向量机算法原理以及应用详解+Python代码实现
文章 2022-02-17 来自:开发者社区

ML之SVM:基于SVM(支持向量机)之SVC算法对手写数字图片识别进行预测

输出结果设计思路核心代码 X_train = ss.fit_transform(X_train)X_test = ss.transform(X_test)lsvc = LinearSVC()lsvc.fit(X_train, y_train)y_predict = lsvc.predict(X_test)print('The Accuracy of Linear SVC is', ls....

ML之SVM:基于SVM(支持向量机)之SVC算法对手写数字图片识别进行预测
文章 2017-11-15 来自:开发者社区

SVM-非线性支持向量机及SMO算法

如果您想体验更好的阅读:请戳这里littlefish.top ##线性不可分情况 线性可分问题的支持向量机学习方法,对线性不可分训练数据是不适用的,为了满足函数间隔大于1的约束条件,可以对每个样本$(x_i, y_i)引进一个松弛变量\xi_i \ge 0$,使函数间隔加上松弛变量大于等于1,, y\_i (w \cdot x\_i + b) \ge 1 - \xi\_i 目标函数变为 \fr.....

文章 2016-05-20 来自:开发者社区

SVM-非线性支持向量机及SMO算法

线性不可分情况 线性可分问题的支持向量机学习方法,对线性不可分训练数据是不适用的,为了满足函数间隔大于1的约束条件,可以对每个样本(x_i,y_i)(x_i,y_i)引进一个松弛变量ξ_i≥0ξ_i≥0,使函数间隔加上松弛变量大于等于1,, y_i(w⋅x_i+b)≥1−ξ_iy_i(w⋅x_i+b)≥1−ξ_i 目标函数变为 12||w||2+C∑_j=1Nξ_i12||w||2+C∑_...

SVM-非线性支持向量机及SMO算法
文章 2016-05-05 来自:开发者社区

SVM-支持向量机算法(一)

(一)SVM的背景简介 支持向量机(Support Vector Machine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的,它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势,并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中[10]。 支持向量机方法是建立在统计学习理论的VC 维理论和结构风险最小原理基础上的,根据有限的样本信息在模型的复杂性(即对特定训练样本的学习精度,Accu.....

SVM-支持向量机算法(一)

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