人工神經(jīng)網(wǎng)絡（感知機算法的意義）

因為支持向量機算是通過所有數(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，支持向量機求得的分類超平面優(yōu)于感知機算法求...

2023-07-24 標簽：向量機人工神經(jīng)網(wǎng)絡機器學習 1173 0

使用異常檢測識別意外事件以及偏離正常行為的情況

異常檢測是識別與預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，到復雜的機器學習算法，這些算法經(jīng)過訓練可以發(fā)現(xiàn)數(shù)百個信號中隱藏的模式。

2023-07-24 標簽：傳感器matlab編碼器 1410 0

一種層次權重決策分析方法

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

2023-07-20 標簽：向量機AHP功率矩陣 2096 0

支持向量機（多類問題之1類對另1類）

假設測試樣本需被分為三類，首先需構建三個支持向量機模型

2023-07-05 標簽：向量機機器學習 802 0

支持向量機（系統(tǒng)識別的性能度量之ROC曲線）

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 標簽：向量機機器學習 1844 0

如何判斷機器學習系統(tǒng)性能

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

2023-06-25 標簽：向量機機器學習面部識別 675 0

如何解決數(shù)據(jù)缺失問題？

當處理數(shù)據(jù)時，常常會遇到缺失數(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、人為錯誤、數(shù)據(jù)采集問題等。

2023-06-20 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡向量機機器學習 1.7萬 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 877 0

支持向量機（兵（車）王問題程序設計）

兵（車）王問題的樣本數(shù)據(jù)集包含六個維度，六個維度代表三個棋子在棋盤中的位置?？倶颖緮?shù)為28056個，其中，正樣本（和棋）數(shù)量為2796個，負樣本（白方勝...

2023-06-12 標簽：向量機 839 0

支持向量機（兵王問題描述）

本文主要內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機器學習 1815 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?？梢允褂梅蔷€性變換將變量從x域轉換到z域中。

2023-06-01 標簽：Dual向量機SVM 1216 0

介紹將支持向量機的優(yōu)化問題轉化為對偶問題

因為式①的限制條件均為線性函數(shù)，目標函數(shù)f(ω)（即1/2||ω||2-C∑δi或1/2||

2023-05-29 標簽：向量機機器學習 597 0

支持向量機（核函數(shù)的定義）

根據(jù)機器學習相關介紹（10）——支持向量機（低維到高維的映射），支持向量機可通過引入φ(x)函數(shù)，將低維線性不可分問題轉換為高維線性可分問題。

2023-05-20 標簽：向量機機器學習 1145 0

支持向量機尋找最優(yōu)分類超平面的優(yōu)化問題

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

2023-05-11 標簽：向量機機器學習卷積神經(jīng)網(wǎng)絡 2185 0

支持向量機尋找的最優(yōu)分類直線應滿足哪些條件？

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

2023-05-08 標簽：向量機機器學習 1522 0

Vladimir Vapnik創(chuàng)立支持向量機

在Vladimir Vapnik創(chuàng)立支持向量機前，已有如下結論：在二分類情況中，如果一個數(shù)據(jù)集線性可分，即存在一個超平面可將兩個類別完全分開

2023-05-04 標簽：向量機 1378 0