文章 2022-07-23 来自:开发者社区

ML之分类预测:以六类机器学习算法(kNN、逻辑回归、SVM、决策树、随机森林、提升树、神经网络)对糖尿病数据集(8→1)实现二分类模型评估案例来理解和认知机器学习分类预测的模板流程

目录六类机器学习算法(kNN、逻辑回归、SVM、决策树、随机森林、提升树、神经网络)对糖尿病数据集(8→1)实现二分类预测数据集理解1、kNN2、逻辑回归3、SVM4、决策树5、随机森林6、提升树7、神经网络 相关文章ML之分类预测:以六类机器学习算法(kNN、逻辑回归、SVM、决策树、随机森林、提升树、神经网络)对糖尿病数据集(8→1)实现二分类模型评估案例来理解和认知机器学习分类预....

ML之分类预测:以六类机器学习算法(kNN、逻辑回归、SVM、决策树、随机森林、提升树、神经网络)对糖尿病数据集(8→1)实现二分类模型评估案例来理解和认知机器学习分类预测的模板流程
文章 2022-04-18 来自:开发者社区

机器学习(九)基于SVM的上证指数涨跌预测

(1)实例介绍数据介绍:网易财经上获得的上证指数的历史数据,爬取了20年的上证指数数据。实验目的:根据给出当前时间前150天的历史数据,预测当天上证指数的涨跌。技术路线:sklearn.svm.SVC 数据实例:中核科技1997年到2017年的股票数据部分截图,红框部分为选取的特征值--------------------------------------特征&标签的区别:在周志华的《....

机器学习(九)基于SVM的上证指数涨跌预测
问答 2022-04-02 来自:开发者社区

机器学习算法中怎样比较逻辑回归和SVM?

机器学习算法中怎样比较逻辑回归和SVM?

文章 2021-11-02 来自:开发者社区

Interview:算法岗位面试—10.24下午—上海某软件公司(机器学习,上市)电话面试—考察SVM、逻辑回归、降低过拟合、卷积网络基础等

电话面试考点       博主今天中午15点~17点,有家科技公司的在线笔试,题目还算简单,编程是英文的题目。期间有好几个电话打过来,等我笔试结束,又打电话过来时,我才去接的电话。         电话中技术面试,先是自我介绍,我大概介绍了四五分钟。然后接着问了我SVM算法的特点,我把SVM的推导过程说了一下,然后分析了一下S....

文章 2019-11-01 来自:开发者社区

机器学习算法—SVM支持向量机算法原理及阿里云PAI平台算法模块参数说明

概述: SVM支持向量机是最常用的机器学习分类算法之一,属于有监督学习。这种算法的本质是对数据进行二元线性分类,这种特点和其算法原理有直接关系,通俗来说SVM支持向量机在单一计算周期中只能将数据分成两类并且分隔的手段都表现为线性特征,如对于二维空间内的分隔为线,三维空间内为平面,更高维度的称为超平面。 算法原理: 1、通过散点图观察数据的分布情况,因为是一个二分类问题所以例子中的数据只有蓝色和红....

文章 2019-02-14 来自:开发者社区

【翻译】Sklearn与TensorFlow机器学习实用指南 —— 附录 C、SVM 对偶问题

本文来自云栖社区官方钉群“Python技术进阶”,了解相关信息可以关注“Python技术进阶”。 为了理解对偶性,你首先得理解拉格朗日乘子法。它基本思想是将一个有约束优化问题转化为一个无约束优化问题,其方法是将约束条件移动到目标函数中去。让我们看一个简单的例子,例如要找到合适的 x 和 y 使得函数 最小化,且其约束条件是一个等式约束。使用拉格朗日乘子法,我们首先定义一个函数,称为拉格朗日函数。....

文章 2018-07-24 来自:开发者社区

机器学习算法 --- SVM (Support Vector Machine)

一、SVM的简介   SVM(Support Vector Machine,中文名:支持向量机),是一种非常常用的机器学习分类算法,也是在传统机器学习(在以神经网络为主的深度学习出现以前)中一种非常牛X的分类算法。关于它的发展历史,直接引用Wikipedia中的,毕竟本文主要介绍它的推导过程,而不是历史发展。   The original SVM algorithm was invented b....

机器学习算法 --- SVM (Support Vector Machine)
文章 2018-07-12 来自:开发者社区

【翻译】Sklearn与TensorFlow机器学习实用指南 —— 附录 C、SVM 对偶问题

为了理解对偶性,你首先得理解拉格朗日乘子法。它基本思想是将一个有约束优化问题转化为一个无约束优化问题,其方法是将约束条件移动到目标函数中去。让我们看一个简单的例子,例如要找到合适的 x 和 y 使得函数 最小化,且其约束条件是一个等式约束。使用拉格朗日乘子法,我们首先定义一个函数,称为拉格朗日函数。每个约束条件(在这个例子中只有一个)与新的变量(称为拉格朗日乘数)相乘,作为原目标函数的减数。Jo....

文章 2018-03-15 来自:开发者社区

Python3入门机器学习 - 支撑向量机SVM

SVM的主要思想可以概括为两点: 它是针对线性可分情况进行分析,对于线性不可分的情况,通过使用非线性映射算法将低维输入空间线性不可分的样本转化为高维特征空间使其线性可分,从而使得高维特征空间采用线性算法对样本的非线性特征进行线性分析成为可能。 它基于结构风险最小化理论之上在特征空间中构建最优超平面,使得学习器得到全局最优化,并且在整个样本空间的期望以某个概率满足一定上界。 ...

文章 2017-11-08 来自:开发者社区

机器学习算法:SVM(支持向量机)

SVM算法(Support Vector Machine,支持向量机)的核心思想有2点:1、如果数据线性可分,那么基于最大间隔的方式来确定超平面,以确保全局最优,使得分类器尽可能健壮;2、如果数据线性不可分,通过核函数将低维样本转化为高维样本使其线性可分。注意和AdaBoost类似,SVM只能解决二分类问题。 SVM的算法在数学上实在是太复杂了,没研究明白。建议还是直接使用现成的第三方组件吧,.....

机器学习算法:SVM(支持向量机)

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