支持向量机(SVM,Support Vector Machine)

支持向量机(SVM,Support Vector Machine)是一种监督学习模型,主要用于分类和回归分析。它的优点包括:

优点:

高效解决高维问题:通过核函数可以将低维数据映射到高维空间,使得非线性问题变得可行。
强泛化能力:选择正确的核函数和惩罚参数,SVM能有效避免过拟合。
少数样本效果好:特别适合处理小规模、高维度的数据集。
支持间隔最大化:目标是找到最优决策边界(最大间隔),这使得模型对于噪声和异常值具有鲁棒性。

缺点:

计算复杂度较高:对于大规模数据,训练时间可能会较长。
对参数敏感:需要调整核函数类型和正则化参数C,这对初学者来说是一个挑战。
非稀疏数据处理:如果特征是稠密的,SVM内存消耗大。
应用场景示例:
SVM广泛用于图像识别、文本分类(如垃圾邮件过滤)、生物信息学(基因表达数据分析)等。比如,在手写数字识别任务中,通过特征提取后的图像数据,SVM可以帮助识别每个数字的独特模式。

Java代码实现示例(使用LibSVM库):

Java代码实现示例(使用LibSVM库):Java
import org.apache.commons.math3.linear.RealMatrix;
import svm.*;public class SVMExample {public static void main(String[] args) throws Exception {// 数据准备...RealMatrix X = ...; // 输入特征矩阵double[] y = ...; // 类别标签// 创建SVM实例Linear SVM = new Linear();SVM.setKernel(new LinearKernel());// 训练模型SVM.train(X, y);// 预测double prediction = SVM.predict(X);System.out.println("Prediction: " + prediction);}
}

Python代码实现示例(使用scikit-learn库):

Python
from sklearn import svm
from sklearn.model_selection import train_test_split
import numpy as np# 假设我们有数据X (特征) 和 y (标签)
X = ... # 归一化的numpy数组
y = ... # 类别列表# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)# 使用线性SVM
clf = svm.LinearSVC()
clf.fit(X_train, y_train)# 预测
prediction = clf.predict(X_test)
print("Prediction:", prediction)

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/874478.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

政安晨【零基础玩转各类开源AI项目】基于Ubuntu系统部署MimicMotion :利用可信度感知姿势指导生成高质量人体运动视频

目录 项目介绍 项目相关工作 图像/视频生成的扩散模型 姿势引导的人体动作转移 生成长视频 方法实践 与最先进方法的比较 消融研究 部署验证 1. 下载项目: 2. 建立环境 3. 下载参数模型 A. 下载 DWPose 预训练模型:dwpose B. 从 Huggingfa…

学术研究期刊

投稿指南 一、《学术研究》投稿须知   来稿需为作者的原创性研究成果,除了文中特别加以标注和致谢的地方外,不包含他人已经发表或者撰写过的研究成果,也不包含作者已经发表的研究成果。如发现学术不端行为,本刊将追究相关责任人…

DDD(3)-领域驱动设计之如何建模

前言 上一篇:从领域驱动到模型驱动中我们讨论到,领域驱动设计的核心思想是保持业务-模型-代码的一致性,模型作为沟通业务和代码的工具,至关重要,今天这篇文章就来讨论DDD中建模的一些思考和方法。 什么是建模 虽然看…

基于SSM的高考志愿选择辅助系统

基于SSM的高考志愿选择辅助系统的设计与实现~ 开发语言:Java数据库:MySQL技术:SpringSpringMVCMyBatis工具:IDEA/Ecilpse、Navicat、Maven 系统展示 前台 前台首页 院校展示 后台 后台首页 学校管理 摘要 随着高考制度的不断完…

【Drone】drone编译web端 防墙策略 | 如何在被墙的状态drone顺利编译npm

一、drone编译防墙版本 1、web端drone kind: pipeline type: docker name: ui steps:- name: build_projectimage: node:20-slim depends_on: [clone]volumes:- name: node_modulespath: /drone/src/node_modulescommands:- pwd- du -sh *- npm config set registry https://…

前端使用 Konva 实现可视化设计器(18)- 素材嵌套 - 加载阶段

本章主要实现素材的嵌套(加载阶段)这意味着可以拖入画布的对象,不只是图片素材,还可以是嵌套的图片和图形。 请大家动动小手,给我一个免费的 Star 吧~ 大家如果发现了 Bug,欢迎来提 Issue 哟~ github源码 g…

测试——Selenium

内容大纲: 什么是自动化测试 什么是Selenium Selenium工作原理 Selenium环境搭建 Selenium API 目录 1. 什么是自动化测试 2. 什么是Selenium 3. Selenium工作原理 4. Selenium环境搭建(java) 5. Selenium API 5.1 定位元素 5.1.1 CSS选择器定位元素 5.1.2 XPath定位元…

PHP进阶:前后端交互、cookie验证、sql与php

单词:construct 构造 destruct 摧毁 empty 空的 trim 修剪 strip 清除 slash 斜线 special 特殊 char 字符 query 询问 构造方法(魔术方法) 构造方法是一种特殊的函数&#xff0…

QT 4.8版本的Ubuntu2004编译错误的解决方案

arm-linux-gnueabihf-gcc 5.2编译qt4.8.5_error: ‘class ui::qprintpropertieswidget’ has no m-CSDN博客

k8s中部署nacos

1 部署nfs # 在k8s的主节点上执行 mkdir -p /appdata/download cd /appdata/download git clone https://github.com/nacos-group/nacos-k8s.git 将nacos部署到middleware的命名空间中 kubectl create namespace middleware cd /appdata/download/nacos-k8s # 创建角色 kub…

VScode连接虚拟机运行Python文件的方法

声明:本文使用Linux发行版本为rocky_9.4 目录 1. 在rocky_9.4最小安装的系统中,默认是没有tar工具的,因此,要先下载tar工具 2. 在安装好的vscode中下载ssh远程插件工具 3. 然后连接虚拟机 4. 查看python是否已经安装 5. 下载…

linux代填密码切换用户

一、背景 linux用户账户密码复杂,在不考虑安全的情况下,想要使用命令自动切换用户 二、操作 通过 expect 工具来实现自动输入密码的效果 yum install expect创建switchRoot.exp文件,内容参考下面的 #!/usr/bin/expect set username root…

【状态估计】偏差,匹配和外点

我们都知道:对于状态的估计可能是有偏差的,特别是在运动模型或观测模型是非线性的情况下。在简单的立体相机的例子中,我们看到MAP方法相比于全贝叶斯方法来说是有偏差的。同时,我们也看到批量ML方法对于真实值来说也是有偏差的&am…

openEuler操作系统下Oracle 19c 从19.3补丁更新到19.17

Oracle 19c 从补丁19.3更新到19.17的过程涉及到多个步骤,包括备份、下载补丁、替换OPatch、验证清单信息、冲突检测、空间检测、应用补丁等。以下是一个概括性的流程,但请注意,具体步骤可能会根据实际的Oracle环境、补丁内容和Oracle的官方指…

【接口自动化_07课_Pytest+Excel+Allure完整框架集成_下】

目标:优化框架场景 1. 生成对应的接口关联【重点】 2. 优化URL基础路径封装【理解】 3. 利用PySQL操作数据库应用【理解】--- 怎么用python连接数据库、mysql 4. 通过数据库进行数据库断言【重点】 5. 通过数据库进行关联操作【重点】 一、接口关联&#xff1a…

【数据中心】数据中心的IP封堵防护:构建网络防火墙的基石

数据中心的IP封堵防护:构建网络防火墙的基石 引言一、理解IP封堵二、IP封堵的功能模块及其核心技术三、实施IP封堵的关键策略四、结论 引言 在当今高度互联的世界里,数据中心成为信息流动和存储的神经中枢,承载着企业和组织的大量关键业务。…

【QAC】分布式部署下其他机器如何连接RLM

1、 文档目标 解决分布式部署下其他机器如何连接RLMLicense管理器。 2、 问题场景 分布式部署下QAC要在其他机器上单独运行扫描,必须先连接RLMLicense管理器,如何连接? 3、软硬件环境 1、软件版本:HelixQAC23.04 2、机器环境…

【算法/训练】:前缀和差分

🚀 前言: 前面我们已经通过 【算法/学习】前缀和&&差分-CSDN博客 学习了前缀和&&差分的效相关知识,现在我们开始进行相关题目的练习吧 1. 校门外的树 思路:给[0, n]的数组都标记为1,然后输出m行范围…

基于 PyTorch 的模型瘦身三部曲:量化、剪枝和蒸馏,让模型更短小精悍!

基于 PyTorch 的模型量化、剪枝和蒸馏 1. 模型量化1.1 原理介绍1.2 PyTorch 实现 2. 模型剪枝2.1 原理介绍2.2 PyTorch 实现 3. 模型蒸馏3.1 原理介绍3.2 PyTorch 实现 参考文献 1. 模型量化 1.1 原理介绍 模型量化是将模型参数从高精度(通常是 float32&#xff0…

2024年自动驾驶规划控制面试及答案

自动驾驶行业随着发展越来越卷,在面试前有更多的准备对求职者来说是很有必要的。在即将秋招来临之前给大家整理出了一些新的 自动驾驶规划控制面试题,希望在大家找工作的过程中提供帮助。 持续更新中…… 刷更多的面试题有助于求职者展示自己与公司需求的…