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SVM-支持向量机(一)线性SVM分类
SVM-支持向量机 SVM(Support Vector Machine)-支持向量机,是一个功能非常强大的机器学习模型,可以处理线性与非线性的分类、回归,甚至是异常检测。它也是机器学习中非常热门的算法之一,特别适用于复杂的分类问题,并且数据集为小型、或中型的数据集。 这章我们会解释SVM里的核心概 ...
分类:其他好文   时间:2020-02-21 20:40:26    阅读次数:72
Hadoop:Hadoop的学习路线
Hadoop生态架构技术 1、语言基础 Java:掌握javase知识,多理解和实践在Java虚拟机的内存管理、以及多线程、线程池、设计模式、并行化就可以,不需要深入掌握。 Linux:系统安装(命令行界面和图形界面)、基本命令、网络配置、Vim编辑器、进程管理、Shell脚本、虚拟机的菜单熟悉等等 ...
分类:其他好文   时间:2020-02-15 00:16:06    阅读次数:86
SVM 支持向量机
1. 支持向量 1.1 线性可分 首先我们先来了解下什么是线性可分。 在二维空间上,两类点被一条直线完全分开叫做线性可分。 简单说就是如图上这样,一个线(FX)把D1和D0分为两个类,FD1>0,FD2<0 1.2 最大间隔超平面 当进入一个三维的时候,这个分割就变成了一个木板,具体做的就是把这个分 ...
分类:其他好文   时间:2020-02-14 12:53:57    阅读次数:84
支持向量机SVM:SVC
1 import numpy as np 2 import matplotlib.pyplot as plt 3 from sklearn import svm 4 from sklearn.datasets import make_blobs 5 X,y=make_blobs(n_samples= ...
分类:其他好文   时间:2020-02-12 22:02:40    阅读次数:97
Python机器学习及实践 课后小题
@ "TOC" 第二章 2.3章末小结 1 机器学习模型按照使用的数据类型,可分为监督学习和无监督学习两大类。 1. 监督学习主要包括分类和回归的模型。 + 分类:线性分类,支持向量机(SVM),朴素贝叶斯,k近邻,决策树,集成模型(随机森林(多个决策树)等)。 + 回归:线性回归,支持向量机(SV ...
分类:编程语言   时间:2020-02-09 16:37:56    阅读次数:94
目标检测算法综述
1. 传统的目标检测框架,主要包括三个步骤:(1)利用不同尺寸的滑动窗口框住图中的某一部分作为候选区域;(2)提取候选区域相关的视觉特征。比如人脸检测常用的Harr特征;行人检测和普通目标检测常用的HOG特征等;(3)利用分类器进行识别,比如常用的SVM模型; 2. 目标检测领域的深度学习方法主要分 ...
分类:编程语言   时间:2020-02-06 14:25:55    阅读次数:92
支持向量机(SVM)
#线性支持向量机 #代码: from sklearn import datasetsx,y = datasets.make_classification(n_samples=100,n_features=2,n_redundant=0,n_classes=2,random_state=7816)x. ...
分类:其他好文   时间:2020-02-06 14:13:49    阅读次数:71
KVM环境部署
一 环境准备 1.1 查看是否支持虚拟化 [root@k8s-01 yum.repos.d]# grep -E 'vmx|svm' /proc/cpuinfo flags : fpu vme de pse tsc msr pae mce cx8 apic sep mtrr pge mca cmov ...
分类:其他好文   时间:2020-01-31 19:09:28    阅读次数:94
[白话解析] 深入浅出支持向量机(SVM)之核函数
本文在少用数学公式的情况下,尽量仅依靠感性直觉的思考来讲解支持向量机中的核函数概念,并且给大家虚构了一个水浒传的例子来做进一步的通俗解释。 ...
分类:其他好文   时间:2020-01-30 19:01:30    阅读次数:155
关于TiTanic存活预测实战(一、数据分析)
一、前言 虽然一直算IT男,但是基本没有接触过最前沿的IT知识,一直在做生产方面的IT,突发奇想,开始学习算法,学习算法有半年多了,从最初的Python,到线性回归、逻辑回归、SVM,聚类,NLP,CNN,RNN,GAN等神经网络,感觉知识的海洋真是浩瀚如海,今天打算开始分享一下我的一些学习情况,第 ...
分类:其他好文   时间:2020-01-23 22:49:24    阅读次数:108
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