基于SVM的功率分类,基于支持向量机SVM的功率分类识别,Libsvm工具箱详解

目录

支持向量机SVM的详细原理
SVM的定义
SVM理论
Libsvm工具箱详解
简介
参数说明
易错及常见问题
完整代码和数据下载链接:基于SVM的功率分类,基于支持向量机SVM的功率分类识别资源-CSDN文库 https://download.csdn.net/download/abc991835105/88862836
SVM应用实例, 基于SVM的功率分类,基于支持向量机SVM的功率分类识别
代码
结果分析
展望

摘要

基于SVM的功率分类,基于支持向量机SVM的功率分类识别,SVM原理,SVM工具箱详解,SVM常见改进方法

支持向量机SVM的详细原理

SVM的定义

支持向量机(support vector machines, SVM)是一种二分类模型,它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器,间隔最大使它有别于感知机;SVM还包括核技巧,这使它成为实质上的非线性分类器。SVM的的学习策略就是间隔最大化,可形式化为一个求解凸二次规划的问题,也等价于正则化的合页损失函数的最小化问题。SVM的的学习算法就是求解凸二次规划的最优化算法。
(1)支持向量机(Support Vector Machine, SVM)是一种对数据进行二分类的广义线性分类器,其分类边界是对学习样本求解的最大间隔超平面。

(2)SVM使用铰链损失函数计算经验风险并在求解系统中加入了正则化项以优化结构风险,是一个具有稀疏性和稳健性的分类器 。

(3)SVM可以通过引入核函数进行非线性分类。

SVM理论

1,线性可分性

在这里插入图片描述
2,损失函数
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

3,核函数

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/699924.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

虚拟机的四种网络模式对比

nat网络地址转换 nat网络 桥接 内网模式 仅主机

代码随想录算法训练营29期Day59|LeetCode 583,72

文档讲解:两个字符串的删除操作 编辑距离 编辑距离总结篇 583.两个字符串的删除操作 题目链接:https://leetcode.cn/problems/delete-operation-for-two-strings/description/ 思路: 本题和1143基本相同,只要求出两个字符串的…

经济学-股市指数为什么会对社会造成系统性风险

或许很多人有这个疑问:股价又不影响公司销售的收入,为什么股价下跌可能造成系统性风险?? 假设某上市公司A的股票100元1股,市值1000元(10股),每年生产10件衣服,一件衣服卖…

【Java】java异常处理机制(实验五)

目录 一、实验目的 二、实验内容 三、实验小结 一、实验目的 1、理解java的异常处理机制 2、掌握try catch结构和thow和thows关键字的用法 二、实验内容 1、编写一个程序,输入某个班某门课程成绩,统计及格人数、不及格人数及课程平均分。设计一个异…

通天星CMSV6 车载视频监控平台信息泄露漏洞

免责声明:文章来源互联网收集整理,请勿利用文章内的相关技术从事非法测试,由于传播、利用此文所提供的信息或者工具而造成的任何直接或者间接的后果及损失,均由使用者本人负责,所产生的一切不良后果与文章作者无关。该…

【Python-语法】

Python-语法 ■ Python基础■ 数据类型■ 注释 单行注释,多行注释■ 编码方式 ■■■■■ ■ Python基础 ■ 数据类型 ■ 注释 单行注释,多行注释 ■ 编码方式 ■ ■ ■ ■ ■

【深度学习】微调通义千问模型:LoRA 方法,微调Qwen1.8B教程,实践

官网资料: https://github.com/QwenLM/Qwen/blob/main/README_CN.md 文章目录 准备数据运行微调设置网络代理启动容器执行 LoRA 微调修改 finetune/finetune_lora_single_gpu.sh运行微调 执行推理 在本篇博客中,我们将介绍如何使用 LoRA 方法微调通义千问模型&#…

npm设置淘宝镜像

将npm的下载源恢复为默认的官方源,命令如下: npm config set registry https://registry.npmjs.org淘宝官方提供的最新的配置淘宝镜像的方法,命令如下: npm config set registry https://registry.npmmirror.com也可以查看是否修改…

第 1 章 作业题

10 该题还算比较复杂,但是考虑清楚之后也还好 电路交换 建立连接的时间 发送时延 传播时延 传播时延是链路长度 每段链路的传播时延 分组交换 发送时延 传播时延 发送时延指的是报文长度除以数据率,经过一个节点也有发送时延,也是…

【小白友好】python leetcode 27 remove element

Problem: 27. 移除元素 工程思想 用一些python已有的工具: while val in nums:nums.remove(val)但是我们显然不要这么做对不对! 从零开始 看题目是要in place,则考虑交换咯。 要把不等于val的移到前面,则考虑把数组分成2部分&…

MySQL sql注意点

为何写这篇博客,源于工作时虽然写了大量sql语句包括复杂sql。可是一但脱离sql执行环境和运行结果。发现很多东西只是在尝试中解决了问题,但这还远远不够。 本文列取了常用但是容易遗漏的一些知识点。另外关键词一般大写,为了便于阅读所以很多…

Unity 2021.3发布WebGL设置以及nginx的配置

使用unity2021.3发布webgl 使用Unity制作好项目之后建议进行代码清理,这样会即将不用的命名空间去除,不然一会在发布的时候有些命名空间webgl会报错。 平台转换 将平台设置为webgl 设置色彩空间压缩方式 Compression Format 设置为DisabledDecompre…

XGB-11:随机森林

XGBoost通常用于训练梯度提升决策树和其他梯度提升模型。随机森林使用与梯度提升决策树相同的模型表示和推断,但使用不同的训练算法。可以使用XGBoost来训练独立的随机森林,或者将随机森林作为梯度提升的基模型。这里我们专注于训练独立的随机森林。 XG…

解决Mysql的Access denied for user权限不足问题

当用客户端工具连接数据库 以root 用户登录后 无法给相关用户授权数据库等操作: 原因: root%表示 root用户 通过任意其他端访问操作 被拒绝! 授权即可: 登录server端: mysql -uroot -pxxxxx(使用账号密码登录linux mysql服务内部) 然后输入如下sql命令…

Sora:开启视频生成新时代的强大人工智能模型

目录 一、Sora模型的诞生与意义 二、Sora模型的技术特点与创新 三、Sora模型的应用前景与影响 四、面临的挑战与未来发展 1、技术挑战 2、道德和伦理问题 3、计算资源需求 4、未来发展方向 随着信息技术的飞速发展,人工智能(AI)已成为…

vue3中使用vuedraggable实现拖拽el-tree数据进分组

看效果: 可以实现单个拖拽、双击添加、按住ctrl键实现多个添加,或者按住shift键实现范围添加,添加到框中的数据,还能拖拽排序 先安装 vuedraggable 这是他的官网 vue.draggable中文文档 - itxst.com npm i vuedraggable -S 直接…

tomcat通过JAVA_OPTS注入自定义变量 —— 筑梦之路

背景说明 tomcat部署的java应用在k8s集群或容器中,想要给tomcat传自定义变量,应该如何实现? 解决方法 1. 在k8s集群或容器环境中通过env或者configmap方式添加自定义的环境变量 比如: my_key: aaaa 2. tomcat下新增脚本&am…

拓扑空间简介

目录 介绍集合论与映射映射相关定义映射(map)映射的一种分类:一一的和到上的 拓扑空间背景介绍开子集开子集的选择 拓扑拓扑空间常见拓扑拓扑子空间同胚其他重要定义 开覆盖紧致性有限开覆盖紧致性 R R R的紧致性 习题 介绍 这是对梁灿彬的《…

shim error: docker-runc not installed on system

问题描述:shim error: docker-runc not installed on system 解决办法: 方式一: cd /usr/libexec/docker/sudo ln -s docker-runc-current docker-runc 方式二: vi /etc/docker/daemon.json # 添加内容如下: {"…

【软件架构】01-架构的概述

1、定义 软件架构就是软件的顶层结构 RUP(统一过程开发)4 1 视图 1)逻辑视图: 描述系统的功能、组件和它们之间的关系。它主要关注系统的静态结构,包括类、接口、包、模块等,并用于表示系统的组织结构…