社区
李虎的课程社区_NO_1
大白话SVM算法课程
帖子详情
06_SVM之线性可分时案例
L先生AI课堂
博客专家认证
2023-01-13 01:47:21
课时名称
课时知识点
06_SVM之线性可分时案例
SVM之线性可分时案例介绍
...全文
119
回复
打赏
收藏
06_SVM之线性可分时案例
课时名称课时知识点06_SVM之线性可分时案例SVM之线性可分时案例介绍
复制链接
扫一扫
分享
转发到动态
举报
AI
作业
写回复
配置赞助广告
用AI写文章
回复
切换为时间正序
请发表友善的回复…
发表回复
打赏红包
svm
.yuan.zip_
SVM
分类_
SVM
分类实例_
SVM
非
线性
_
svm
分类_
svm
非
线性
分类
利用支持向量机(
SVM
)求解分类问题,包含
线性
分类方法,非
线性
分类方法,高斯核分类方法等小实例
大白话
SVM
算法课程
以通俗简介的方式,从浅入深介绍
SVM
原理和代码流程 让你从此不再惧怕
SVM
视频部分: 01_
SVM
之回顾梯度下降原理02_
SVM
之回顾有约束的最优化问题03_
SVM
之回顾有约束的最优化问题-KKT几何解释04_
SVM
之回顾有约束的最优化问题-KKT数学解释05_
SVM
之回顾距离公式和感知器模型
06
_
SVM
之感知器到
SVM
的引入07_
SVM
之
线性
可分
时
损失函数的表示08_
SVM
之
线性
可分
时
损失函数的求解-对w,b变量求偏导09_
SVM
之
线性
可分
时
损失函数的求解-对β变量求解.10_
SVM
之
线性
可分
时
算法整体流程11_
SVM
之
线性
可分
时
案例
12_
SVM
之
线性
不
可分
时
软间隔介绍13_
SVM
之
线性
不
可分
时
软间隔优化目标14_
SVM
之
线性
不
可分
时
软间隔算法整体流程15_
SVM
之
线性
不
可分
时
数据映射高维解决不
可分
问题16_
SVM
之
线性
不
可分
时
核函数引入17_
SVM
之
线性
不
可分
时
核函数讲解18_
SVM
代码之
线性
可分
时
和Logistic回归比较19_
SVM
代码之基于鸢尾花数据多分类参数解释20_
SVM
代码之基于鸢尾花数据网格搜索选择参数21_
SVM
代码之不同分类器,核函数,C值的可视化比较2
实战
案例
-使用支持向量机(
SVM
)算法进行人脸识别
本资源包括使用支持向量机(
SVM
)算法进行人脸识别预测的全部源码
SVM
就是帮我们找到一个超平面,这个超平面能将不同的样本划分开,同
时
使得样本集中的点到这个分类超平面的最小距离(即分类间隔)最大化。 支持向量机算法(Support Vector Machine,
SVM
),是一种二分类模型。 对于二分类问题,如果我们从数据集是否
线性
可分
角度来看的话(
线性
可分
通俗理解就是画一条直线,可以直接将两种类型的数据分开),可以将数据分为三种类型,一类是
线性
可分
的、一类是近似
线性
可分
(有一些异常点导致无法
线性
可分
)、一类是
线性
不
可分
。 这三种场景对应的
SVM
的算法分别是硬间隔
SVM
、软间隔
SVM
和非
线性
SVM
。 本
案例
使用支持向量机(
SVM
)算法实现人脸识别功能。 算法内容包括: 1、获取数据集 2、数据划分 3、PCA特征提取 4、使用
线性
SVM
进行预测 5、交叉验证 6、超参数调优 7、预测结果分析 8、混淆矩阵评估
非
线性
SVM
算法-matlab实现
对“data3.m”数据,用其中一半的数据采用非
线性
SVM
算法设计分类器并画出决策面,另一半数据用于测试分类器性能。比较不同核函数的结果。(注意讨论算法中参数设置的影响。) 来自课程设计,附上matlab源代码,可以成功调试出来。
python机器学习入门
案例
——基于
SVM
分类器的鸢尾花分类(附完整代码)
数据集介绍 总共包含150行数据 每一行数据由 4 个特征值及一个目标值组成。 4 个特征值分别为:萼片长度、萼片宽度、花瓣长度、花瓣宽度 目标值为三种不同类别的鸢尾花,分别为: Iris Setosa、Iris Versicolour、Iris Virginica 数据集中每朵鸢尾花叫做一个数据点,它的品种叫做它的标签 数据集样式: 导入需要的模块包 import numpy as np from matplotlib import colors from sklearn import
svm
from sklearn import model_selection import mat
李虎的课程社区_NO_1
2
社区成员
152
社区内容
发帖
与我相关
我的任务
李虎的课程社区_NO_1
李虎,联想集团PCSD业务UDS平台推荐算法团队开发负责人,曾获2018-2019年度联想集团中国区优秀员工。在联想内部,做过多次企业内训和技术支持,并在北京线下技术沙龙分享会上作为演讲嘉宾分享算法实战应用效果,拥有丰富的线上,线下培训经验。对机器学习,深度学习算法建模,推荐系统,大数据有多年的实际经验。CSDN博客专家,著有大白话算法系列,以通俗生动的方式讲解人工智能前沿算法。愿景是打造全网AI最通俗教学,赠人玫瑰,手有余香,在人工智能前行的路上一起前行,以通俗简洁详细的方式,让每一位热爱着深入其中。空间有形、梦想无限!加油!
复制链接
扫一扫
分享
社区描述
李虎,联想集团PCSD业务UDS平台推荐算法团队开发负责人,曾获2018-2019年度联想集团中国区优秀员工。在联想内部,做过多次企业内训和技术支持,并在北京线下技术沙龙分享会上作为演讲嘉宾分享算法实战应用效果,拥有丰富的线上,线下培训经验。对机器学习,深度学习算法建模,推荐系统,大数据有多年的实际经验。CSDN博客专家,著有大白话算法系列,以通俗生动的方式讲解人工智能前沿算法。愿景是打造全网AI最通俗教学,赠人玫瑰,手有余香,在人工智能前行的路上一起前行,以通俗简洁详细的方式,让每一位热爱着深入其中。空间有形、梦想无限!加油!
社区管理员
加入社区
获取链接或二维码
近7日
近30日
至今
加载中
查看更多榜单
社区公告
暂无公告
试试用AI创作助手写篇文章吧
+ 用AI写文章