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ML之SVM：SVM算法的简介、应用、经典案例之详细攻略（二）

2021-10-27 235

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简介： ML之SVM：SVM算法的简介、应用、经典案例之详细攻略

2、SVM的决策边界

在分类问题中，很多时候有多个解，如下图左边所示，在理想的线性可分的情况下其决策平面会有多个。而SVM的基本模型是，在特征空间上找到最佳的分离超平面使得训练集上正负样本间隔最大，SVM算法计算出来的分界会保留对类别最大的间距，即有足够的余量，如下图右边所示。

3、SVM中的核函数

在解决线性不可分问题时，它可以通过引入核函数，巧妙地解决了在高维空间中的内积运算，从而很好地解决了非线性分类问题。如下图所示，通过核函数的引入，将线性不可分的数据映射到一个高纬的特征空间内，使得数据在特征空间内是可分的。如下图所示：

高斯核函数是无穷维的

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机器学习/深度学习

算法

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算法应用

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svm算法

svm算法应用

算法案例

一个处女座的程序猿

ShaFaChuang-36210

10天前

机器学习/深度学习人工智能自然语言处理

深度学习中的优化算法及其应用

本文旨在探讨深度学习中常用的优化算法，包括梯度下降、动量方法、AdaGrad、RMSProp和Adam等。通过分析每种算法的原理、优缺点及适用场景，揭示它们在训练深度神经网络过程中的关键作用。同时，结合具体实例展示这些优化算法在实际应用中的效果，为读者提供选择合适优化算法的参考依据。

ShaFaChuang-36210

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周一同学Zelina

11天前

算法前端开发机器人

一文了解分而治之和动态规则算法在前端中的应用

该文章详细介绍了分而治之策略和动态规划算法在前端开发中的应用，并通过具体的例子和LeetCode题目解析来说明这两种算法的特点及使用场景。

周一同学Zelina

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Naylor

14天前

算法 Java 数据安全/隐私保护

国密加密算法简介

国密指国家密码局认定的国产密码算法，主要包括SM1、SM2、SM3、SM4等，并持续完善。SM1是对称加密算法，加密强度与AES相当，需加密芯片支持；SM2是非对称加密，基于ECC算法，签名和密钥生成速度优于RSA；SM3为杂凑算法，安全性高于MD5；SM4为对称加密算法，用于无线局域网标准。本文提供使用Java和SpringBoot实现SM2和SM4加密的示例代码及依赖配置。更多国密算法标准可参考国家密码局官网。

Naylor

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蓝易云

17天前

算法调度

贪心算法基本概念与应用场景

尽管贪心算法在许多问题中都非常有效，但它并不总是会产生最优解。因此，在应用贪心算法前，重要的是先分析问题是否适合采用贪心策略。一些问题可能需要通过动态规划或回溯等其他算法来解决，以找到确切的全局最优解。

蓝易云

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周一同学Zelina

11天前

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一文了解贪心算法和回溯算法在前端中的应用

该文章深入讲解了贪心算法与回溯算法的原理及其在前端开发中的具体应用，并通过分析LeetCode题目来展示这两种算法的解题思路与实现方法。

周一同学Zelina

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软件算法开发

5天前

传感器算法 C语言

基于无线传感器网络的节点分簇算法matlab仿真

该程序对传感器网络进行分簇，考虑节点能量状态、拓扑位置及孤立节点等因素。相较于LEACH算法，本程序评估网络持续时间、节点死亡趋势及能量消耗。使用MATLAB 2022a版本运行，展示了节点能量管理优化及网络生命周期延长的效果。通过簇头管理和数据融合，实现了能量高效和网络可扩展性。

软件算法开发

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软件算法开发

2天前

算法数据挖掘

基于粒子群优化算法的图象聚类识别matlab仿真

该程序基于粒子群优化（PSO）算法实现图像聚类识别，能识别0~9的数字图片。在MATLAB2017B环境下运行，通过特征提取、PSO优化找到最佳聚类中心，提高识别准确性。PSO模拟鸟群捕食行为，通过粒子间的协作优化搜索过程。程序包括图片读取、特征提取、聚类分析及结果展示等步骤，实现了高效的图像识别。

软件算法开发

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可编程芯片开发

1月前

算法 BI Serverless

基于鱼群算法的散热片形状优化matlab仿真

本研究利用浴盆曲线模拟空隙外形，并通过鱼群算法（FSA）优化浴盆曲线参数，以获得最佳孔隙度值及对应的R值。FSA通过模拟鱼群的聚群、避障和觅食行为，实现高效全局搜索。具体步骤包括初始化鱼群、计算适应度值、更新位置及判断终止条件。最终确定散热片的最佳形状参数。仿真结果显示该方法能显著提高优化效率。相关代码使用MATLAB 2022a实现。

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软件算法开发

1月前

算法数据可视化

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奇异谱分析（SSA）是一种基于奇异值分解（SVD）和轨迹矩阵的非线性、非参数时间序列分析方法，适用于提取趋势、周期性和噪声成分。本项目使用MATLAB 2022a版本实现从强干扰序列中提取趋势线，并通过可视化展示了原时间序列与提取的趋势分量。代码实现了滑动窗口下的奇异值分解和分组重构，适用于非线性和非平稳时间序列分析。此方法在气候变化、金融市场和生物医学信号处理等领域有广泛应用。

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可编程芯片开发

1月前

资源调度算法

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本课题研究基于迭代扩展卡尔曼滤波算法的倒立摆控制系统，并对比UKF、EKF、迭代UKF和迭代EKF的控制效果。倒立摆作为典型的非线性系统，适用于评估不同滤波方法的性能。UKF采用无迹变换逼近非线性函数，避免了EKF中的截断误差；EKF则通过泰勒级数展开近似非线性函数；迭代EKF和迭代UKF通过多次迭代提高状态估计精度。系统使用MATLAB 2022a进行仿真和分析，结果显示UKF和迭代UKF在非线性强的系统中表现更佳，但计算复杂度较高；EKF和迭代EKF则更适合维数较高或计算受限的场景。

可编程芯片开发

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