微信扫一扫6.6w+
社区成员
做支持向量机的进
在用支持向量机进行分类时,应该如何来解方程:
max(sum(a1,a2...an)-sum(ai*aj*yi*yj*K(xi,xj))/2)
0<=ai<=C(常数),sum(ai*yi)=0
用程序如何来实现?
请高手指点一二!
先谢了!!!
max(sum(a1,a2...an)-sum(ai*aj*yi*yj*K(xi,xj))/2)
0<=ai<=C(常数),sum(ai*yi)=0
用程序如何来实现?
请高手指点一二!
先谢了!!!
...全文
当前发帖距今超过3年，不再开放新的回复
发表回复
laiwusheng 2006-04-24
lz,SVM的问题，有点难，studing...
- 打赏
- 举报
支持向量机导论 本书是第一本综合介绍支持向量机（SVM）的书籍，它从机器学习算法的基本问题开始，循序渐进地介绍相关的背景知识，包括线性分类器、核函数特征空间、推广性理论和优化理论，在此基础上很自然地引出了支持向量机的...
【ML】支持向量机（SVM）从入门到放弃再到掌握 朋友，你通过各种不同的途经初次接触支持向量机（SVM）的时候，是不是会觉得这个东西耳熟能详，感觉大家都会，却唯独自己很难理解？ 每一次你的老板或者同仁让你讲解SVM的时候，你觉得你看过这么多资料，使用过...
运用spss modeler运用支持向量机_四个小项目完全解读支持向量机 本文跳过枯燥乏味的算法推导过程，循序渐进的介绍支持向量机分类原理，并通过四个小项目快速的理解支持向量机的线性分类，非线性分类和参数调参过程。文末附代码和数据下载方法，可直接运行1.最大间隔分类器最大...
支持向量机的原理与实践 了解支持向量机的理论 掌握支持向量机的sklearn函数调用 支持向量机原理简介 支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一个非常优雅的算法，具有非常完善的数学理论，常用于数据分类，也可以用于数据的回归...
支持向量机（SVM）的分析及python实现 本文所有代码都是基于python3.6的，数据及源码下载：传送门引言今天我们算是要来分享...肯定不够的，要知道，我们可以做的不仅仅是回归。如果我们把机器学习算法看作是一种带斧子，剑，刀，弓，匕首等的武器，你有各种
最小二乘支持向量机鲁棒回归算法研究 (2015年) 最小二乘支持向量机因模型学习过程中以二次损失函数为经验风险,造成学习结果对噪声特别敏感。鉴于实际问题中噪声不可避免、不可预测,且分布规律难寻,该文主要研究最小二乘支持向量机的鲁棒性增强算法,以提高其抵抗...
详解支持向量机（Support Vector Machines, SVM） （一）SVM函数代码 （二）绘图代码 （三）线性分割效果 （四）非线性分割效果 通俗来讲，所谓支持向量机是一种分类器，对于做出标记的两组向量，给出一个最优分割超曲面把这两组向量分割到两边，使得两组向量中离此...
支持向量机多分类代码python_scikitlearn支持向量机分类的多类数据输入处理 我尝试创建一个基于支持向量机的分类器(使用scikit learn)，输入如下：多个蛋白质序列，单个序列中每个位置有4种状态(如下图所示)：>sequence_1...
论文研究-改进的渐进直推式支持向量机算法.pdf 论文研究-改进的渐进直推式支持向量机算法.pdf, 针对半监督学习中渐进直推支持向量机(Progressive Transductive Support Vector Machines, PTSVM)算法存在训练速度慢, ...
支持向量机的通俗解释 支持向量机是用来解决分类问题的。 先考虑最简单的情况，豌豆和米粒，用筛子很快可以分开，小颗粒漏下去，大颗粒保留。 用一个函数来表示就是当直径d大于某个值D，就判定为豌豆，小于某个值就是米粒。 d>D, 豌豆 ...
逻辑回归( LogisticRegression)和线性支持向量机（LinearSVC） 最近在自学图灵教材《Python机器学习基础教程》，在csdn以博客的形式做些笔记。 线性分类模型 线性模型不仅用于回归问题，也广泛应用于分类问题。我们首先来看二分类。这时可以利用下面的公式进行 预测： ŷ = w...
支持向量机与神经网络的区别 二者在形式上有几分相似,但实际上有...通过支持向量机在逼近能力方面与BP网络仿真结果的比较表明,支持向量机具有较强的逼近能力和泛化能力.支持向量机因其特有的优越性在将越来越受到各领域的重视,具有很好的应用前景.
论文研究-基于支持向量机的故障诊断方法 .pdf 基于支持向量机的故障诊断方法，郑媛媛，杨鹏，通过对支持向量机原理的分析，将凸壳理论用于基于支持向量机的故障诊断中，用凸壳顶点集来代替整个样本集来训练，运用实际数据进
基于支持向量机SVM的文本分类的实现 基于支持向量机SVM的文本分类的实现 1 SVM简介 支持向量机（SVM）算法被认为是文本分类中效果较为优秀的一种方法，它是一种建立在统计学习理论基础上的机器学习方法。该算法基于结构风险最小化原理，将数据集合压缩...
支持向量机导论(中文版) 它从机器学习算法的基本问题开始，循序渐进地介绍相关的背景知识，包括线性分类器、核函数特征空间、推广性理论和优化理论，从而很自然地引出了支持向量机的算法。书的末尾还详细讨论了一系列支持向量机的重要应用...
基于支持向量机的遥感图像分类方法 基于支持向量机的遥感图像分类方法,为了提高遥感图像分类的精度,弥补传统最大似然分类方法所固有的分类时样本不足的缺陷,提出了 一种基于支持向量机、光谱特征和纹理特征相结合的遥感图像分类方法。采用ETM数据,按照...
支持向量机通俗导论（理解SVM的三层境界） 支持向量机通俗导论（理解SVM的三层境界） 作者：July 。致谢：pluskid、白石、JerryLead。 说明：本文最初写于2012年6月，而后不断反反复复修改&优化，修改次数达上百次，最后修改于2016年11月。 声明：...
【病灶分类】基于粒子群算法优化支持向量机实现病灶分类附matlab代码 首先对病灶图片进行gabor小波纹理特征提取，然后输入进经粒子群优化的支持向量机进行训练与测试分类。 支持向量机 (Support Vector Machines, SVM) 是一种应用广泛的机器学习方法, 具有理论知识清晰完备,适应性和...
最新单片机仿真 my16key_c 最新单片机仿真 my16key_c最新单片机仿真 my16key_c最新单片机仿真 my16key_c最新单片机仿真 my16key_c最新单片机仿真 my16key_c最新单片机仿真 my16key_c最新单片机仿真 my16key_c最新单片机仿真 my16key_c最新单片机仿真 my16key_c最新单片机仿真 my16key_c最新单片机仿真 my16key_c最新单片机仿真 my16key_c最新单片机仿真 my16key_c最新单片机仿真 my16key_c最新单片机仿真 my16key_c最新单片机仿真 my16key_c最新单片机仿真 my16key_c最新单片机仿真 my16key_c最新单片机仿真 my16key_c最新单片机仿真 my16key_c最新单片机仿真 my16key_c最新单片机仿真 my16key_c最新单片机仿真 my16key_c最新单片机仿真 my16key_c最新单片机仿真 my16key_c最新单片机仿真 my16key_c最新单片机仿真 my16key_c最新单片机仿真 my16key_c最新单片机仿真 my16key_c最新单片机仿真
Python库 | pyham-0.1.0.tar.gz 资源分类：Python库
所属语言：Python
资源全名：pyham-0.1.0.tar.gz
资源来源：官方
安装方法：https://lanzao.blog.csdn.net/article/details/101784059
matlab_N-FINDR算法_高光谱图像无先验知识下的端元提取算法 N-FINDR算法，高光谱图像无先验知识下的端元提取算法，最后计算每种端元的丰度(N-FINDR algorithm for hyperspectral image without prior knowledge of endmember extraction, and calculate the abundance)
最新单片机仿真 独立式键盘调时的数码时钟实验 最新单片机仿真 独立式键盘调时的数码时钟实验最新单片机仿真 独立式键盘调时的数码时钟实验最新单片机仿真 独立式键盘调时的数码时钟实验最新单片机仿真 独立式键盘调时的数码时钟实验最新单片机仿真 独立式键盘调时的数码时钟实验最新单片机仿真 独立式键盘调时的数码时钟实验最新单片机仿真 独立式键盘调时的数码时钟实验最新单片机仿真 独立式键盘调时的数码时钟实验最新单片机仿真 独立式键盘调时的数码时钟实验最新单片机仿真 独立式键盘调时的数码时钟实验最新单片机仿真 独立式键盘调时的数码时钟实验最新单片机仿真 独立式键盘调时的数码时钟实验最新单片机仿真 独立式键盘调时的数码时钟实验最新单片机仿真 独立式键盘调时的数码时钟实验最新单片机仿真 独立式键盘调时的数码时钟实验最新单片机仿真 独立式键盘调时的数码时钟实验最新单片机仿真 独立式键盘调时的数码时钟实验最新单片机仿真 独立式键盘调时的数码时钟实验最新单片机仿真 独立式键盘调时的数码时钟实验最新单片机仿真 独立式键盘调时的数码时钟实验最新单片机仿真 独立式键盘调时的数码时钟实验最新单片机仿真 独立式键盘调时的数码时钟实验最新单片机仿真 独立式键盘调时的
