支持向量機(jī)(SVM)之Mercer定理與損失函數(shù)----5
2019-07-23 08:39:57
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作為模式識別或者機(jī)器學(xué)習(xí)的愛好者，同學(xué)們一定聽說過支持向量機(jī)這個概念，這可是一個，在機(jī)器學(xué)習(xí)中避不開的重要問題。其實關(guān)于
2018-08-24 09:40:17
初步了解支持向量機(jī)(SVM)-1
2019-09-03 09:59:18
支持向量機(jī)SVM
2020-05-20 10:21:42
DSP實現(xiàn)智能算法支持向量機(jī)SVM有人做嗎？
2016-11-17 22:31:33
本文主要介紹支持向量機(jī)、k近鄰、樸素貝葉斯分類 、決策樹、決策樹集成等模型的應(yīng)用。講解了支持向量機(jī)SVM線性與非線性模型的適用環(huán)境，并對核函數(shù)技巧作出深入的分析，對線性Linear核函數(shù)、多項式
2021-09-01 06:57:36
小菜鳥一枚 ，有哪位大神能提供部分基于支持向量積的分類鑒別問題的MATLAB編碼，思路過程，不勝感激
2017-04-03 18:54:28
sklearn實例-用支持向量機(jī)分類器（SVC）識別手寫字體
2020-06-11 17:02:51
支持向量機(jī)SVM理解篇
2020-06-14 09:05:32
擴(kuò)展包x-cube-ai能實現(xiàn)SVM支持向量機(jī)嘛
2024-03-22 07:26:57
統(tǒng)計學(xué)習(xí)方法C++實現(xiàn)之六 支持向量機(jī)（SVM）
2019-04-29 10:47:58
提出了一種基于滑動時間窗的最小二乘支持向量機(jī)軟測量建模方法，并針對某一工業(yè)共沸精餾塔成分估計問題，建立了合適的工業(yè)軟測量模型。介紹了最小二乘支持向量機(jī)計算法和
2009-03-14 15:11:48
17 軟測量技術(shù)在工業(yè)過程控制中得到廣泛的應(yīng)用。在軟測量建模過程中，基于支持向量機(jī)的算法能較好地解決小樣本、非線性、高維數(shù)、局部極小點等NJ題。在簡單介紹最小二乘支
2009-03-14 16:13:3415 基于支持向量機(jī)的預(yù)測函數(shù)控制
Predictive Functional Control Based on Support Vector Machine
2009-03-17 09:24:0721 為了提高模糊支持向量機(jī)在數(shù)據(jù)集上的訓(xùn)練效率，提出一種改進(jìn)的基于密度聚類(DBSCAN)的模糊支持向量機(jī)算法。運用DBSCAN算法對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，去除對分類貢獻(xiàn)小的中心樣本，
2009-03-20 16:21:5612 作為當(dāng)前國際機(jī)器學(xué)習(xí)前沿?zé)狳c的支持向量機(jī)是一種新型的機(jī)器學(xué)習(xí)算法,具有卓越的學(xué)習(xí)效果。文中分析了該方法的核心思想及常用訓(xùn)練算法,并給出其具體應(yīng)用。關(guān)鍵詞:支
2009-03-25 17:06:4323 傳統(tǒng)的支持向量機(jī)是基于兩類問題提出的，如何將其有效地推廣至多類分類仍是一個研究的熱點問題。在分析比較現(xiàn)有支持向量機(jī)多類分類OVO方法存在的問題及缺點的基礎(chǔ)上，該文
2009-04-01 08:53:4812 針對采用支持向量機(jī)進(jìn)行分類的特征子集選擇問題，提出一種改進(jìn)的基于梯度向量的特征評測算法。該算法在核特征空間中，利用數(shù)據(jù)點到分類超平面的距離函數(shù)的梯度向量對各個
2009-04-03 08:38:5619 支持向量機(jī)在解決小樣本、非線性及高維模式識別問題中具有許多特有的優(yōu)勢，但支持向量的選擇過程復(fù)雜。該文利用聚類技術(shù)的特殊性能，提出基于搜索機(jī)制的密度聚類算法，該
2009-04-15 08:54:0513 提出一種區(qū)分隱寫域(包括像素域、DCT域、DWT域)的盲檢測方法，構(gòu)造圖像特征向量，建立一個多分類的支持向量機(jī)，根據(jù)特征向量對圖像進(jìn)行訓(xùn)練。該方法能夠識別隱藏信息和其隱寫
2009-04-20 09:32:2614 支持向量機(jī)在垃圾郵件過濾中能達(dá)到較高的分類準(zhǔn)確率，實際應(yīng)用中，將正常郵件誤判為垃圾郵件會給用戶造成更大的損失。該文提出一個基于代價敏感支持向量機(jī)的垃圾郵件過濾
2009-04-22 10:01:0914 支持向量聚類（SVC）是在支持向量機(jī)的思想上發(fā)展而來一種聚類方法，針對其處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集速度緩慢的缺點，提出了一種改進(jìn)的分塊支持向量聚類算法。改進(jìn)的算法分為三個階
2009-05-26 14:59:0032 提出一種基于層疊支持向量機(jī)的人臉檢測算法，用于復(fù)雜背景灰度圖像的人臉檢測。算法首先用線性支持向量機(jī)進(jìn)行粗篩選，濾去大量非人臉窗口，之后用非線性支持向量機(jī)對通過
2009-06-04 10:22:069 支持向量機(jī)(SVM )作為一種分類技術(shù)已經(jīng)成功運用于入侵檢測，但是支持向量機(jī)的性能與參數(shù)的選擇相關(guān)。在實際應(yīng)用中支持向量機(jī)的參數(shù)選取問題一直沒有得到很好地解決。粒子
2009-06-19 11:22:5413 為了提高信息系統(tǒng)的安全性，本文將基于統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論的支持向量機(jī)方法應(yīng)用到入侵檢測系統(tǒng)中，保證了在先驗知識不足的情況下,支持向量機(jī)分類器仍有較好的分類正確率，達(dá)到
2009-06-20 08:53:016 提出了一種基于支持向量機(jī)超聲波在線檢測缺陷識別方法。首先采用小波包分析來提取超聲信號的特征信息，產(chǎn)生訓(xùn)練和測試樣本；然后利用支持向量機(jī)分類方法對缺陷進(jìn)行識別
2009-07-11 08:53:4518 結(jié)合支持向量機(jī)和小波理論的優(yōu)點，提出了一種基于小波核支持向量機(jī)的傳感器非線性誤差校正的原理和方法。該方法利用小波的多尺度插值特性和稀疏變化特性, 提高了支持向
2009-07-11 08:57:3617 通過分析電機(jī)故障模式識別的原理，提出應(yīng)用回歸型支持向量機(jī)進(jìn)行電機(jī)故障特征學(xué)習(xí)和分類的方法；從回歸型支持向量機(jī)的基本原理出發(fā)，探討線性回歸與非線性回歸兩種情形，
2009-07-16 11:09:459 為了提高虹膜識別的速度和可靠性，根據(jù)虹膜圖像的紋理特征,提出了基于修正的精定位和小波變換提取特征向量及基于支持向量機(jī)SVM 的WED 與DSIM 虹膜分類識別ISD 算法，抽樣實驗
2009-09-14 15:26:595 該文針對現(xiàn)有的加權(quán)支持向量機(jī)(WSVM)和模糊支持向量機(jī)(FSVM)只考慮樣本重要性而沒有考慮特征重要性對分類結(jié)果的影響的缺陷，提出了基于特征加權(quán)的支持向量機(jī)方法，即特征加權(quán)
2009-11-21 11:15:1815 該文提出了信號稀疏性的新度量方式，在估算出有效源信號的個數(shù)后，提取源信號到達(dá)方向角度的特征作為訓(xùn)練樣本，利用支持向量機(jī)理論構(gòu)造分類超平面，從而實現(xiàn)對觀測信號的
2009-11-24 15:22:5518 在文本無關(guān)的說話人識別中，采用均值超向量作為特征向量的支持向量機(jī)系統(tǒng)性能已經(jīng)超過了傳統(tǒng)的混合高斯-通用背景模型系統(tǒng)，但是信道的影響在均值超向量上仍然存在。該文對
2009-11-24 15:36:258 良好的指紋圖像分割對于指紋奇異點及細(xì)節(jié)特征的可靠提取具有重要意義。本文提取指紋圖像子塊內(nèi)梯度一致性、灰度均值及灰度方差構(gòu)成特征向量，提出采用支持向量機(jī)對這些特
2009-12-12 13:51:4414 首先，預(yù)抽取支持向量以減少訓(xùn)練樣本數(shù)量，大大縮減訓(xùn)練時間；然后，用縮減后的樣本對改進(jìn)后的分類支持向量機(jī)進(jìn)行貨幣識別，改進(jìn)后的支持向量機(jī)不僅把目標(biāo)函數(shù)懲罰項模
2009-12-14 14:57:0114 本文主要研究支持向量機(jī)在手勢識別中模型的選擇，包括多類模型和核函數(shù)的選擇，提出基于徑向基核函數(shù)和一對一多類方法的支持向量機(jī)模型是最佳分類模型。實驗結(jié)果表明該
2010-01-22 12:46:3729 針對信用卡使用過程中存在的欺詐消費行為,運用支持向量機(jī)(Support Vector Machine , SVM)建立信用卡欺詐檢查模型, 以期取得較好的預(yù)測分類能力。本文從模型建立、模型評估、模型分析
2010-02-26 15:21:4017 以城市電力負(fù)荷預(yù)測為應(yīng)用背景，根據(jù)電力負(fù)荷的特點和支持向量機(jī)（SVM）方法在解決小樣本學(xué)習(xí)問題中的優(yōu)勢，提出基于SVM的電力短期負(fù)荷預(yù)測模型，并使用粒子群優(yōu)化算法優(yōu)化
2010-12-30 16:07:0113 基于改進(jìn)遺傳算法的支持向量機(jī)特征選擇
引言
支持向量機(jī)是一種在統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論的基礎(chǔ)上發(fā)展而來的機(jī)器學(xué)習(xí)方法[1]，通過學(xué)習(xí)類別之間分界面附近的精
2010-02-06 10:36:49
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引言
支持向量機(jī)是一種在統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論的基礎(chǔ)上發(fā)展而來的機(jī)器學(xué)習(xí)方法[1]，通過學(xué)習(xí)類別之間分界面附近的精確信息,可以自動尋找那些對分類有較好區(qū)分能力的支持向量,
2010-02-12 23:49:00985 
支持向量機(jī)的車牌定位設(shè)計方法
1 引 言
智能交通系統(tǒng)是一個熱點研究領(lǐng)域，受到日益廣泛的關(guān)注。車牌識別系
2010-03-08 15:11:48873 
支持向量機(jī)語音識別算
2011-01-07 15:22:3037 在非協(xié)作通信中，需要對接收的信號進(jìn)行調(diào)制方式的自動識別。在高階累積量域內(nèi)構(gòu)造信號識別的特征向量，采用基于二叉樹的支持向量機(jī)將識別特征向量映射到高維空間并構(gòu)造最優(yōu)分
2011-04-12 18:03:0220 建立了基于多類 支持向量機(jī) 和油中融解氣體分析的變壓器故障診斷模型，并提出一種實用的支持向量機(jī)參數(shù)尋優(yōu)方法。結(jié)合網(wǎng)格搜索，對訓(xùn)練樣本進(jìn)行分組交叉驗證尋找給定范圍內(nèi)的
2011-06-30 17:55:3836 20 世紀(jì)90 年代由Vapnik 等人提出的基于統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論的 支持向量機(jī) (support vector machines, SVM)，是數(shù)據(jù)挖掘中的一項新技術(shù)，它能夠?qū)π颖緦W(xué)習(xí)問題給出較好的解決方案，已成為當(dāng)前國際
2011-06-30 18:12:5231 本文針對大規(guī)模高維氣體分析樣本難以計算的問題,提出一種提升的支持向量機(jī)學(xué)習(xí)方法。該方法將支持向量機(jī)等效為一定的KKT條件的同時,能通過檢測樣本在訓(xùn)練空間的轉(zhuǎn)移始終保持,文
2011-07-08 11:38:1414 針對支持向量機(jī)算法的不足，將粗糙集和支持向量機(jī)相結(jié)合，利用粗糙集理論對數(shù)據(jù)屬性進(jìn)行約簡，在某種程度上減少支持向量機(jī)求解的計算量。不但避免了特征提取中維數(shù)災(zāi)問題，還
2012-02-16 16:14:2415 將支持向量機(jī)應(yīng)用到典型的時變、非線性工業(yè)過程 連續(xù)攪拌反應(yīng)釜的辨識中, 并與BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模相比較, 仿真結(jié)果表明了支持向量機(jī)的有效性與優(yōu)越性. 支持向量機(jī)以其出色的學(xué)習(xí)能力
2012-03-30 16:12:2742 文中在研究現(xiàn)有先驗知識與支持向量機(jī)融合的基礎(chǔ)上，針對置信度函數(shù)憑經(jīng)驗給出的不足，提出了一種確定置信度函數(shù)方法，更好地進(jìn)行分類。該方法是建立在模糊系統(tǒng)理論的基礎(chǔ)上：
2012-07-16 17:02:5739 OpenCV3編程入門-源碼例程全集-支持向量機(jī)之SVM引導(dǎo)，感興趣的小伙伴們可以瞧一瞧。
2016-09-18 17:02:251 雙目標(biāo)函數(shù)支持向量機(jī)在情感分析中的應(yīng)用_劉春雨
2017-01-03 17:41:580 因子分析和支持向量機(jī)的信息系統(tǒng)風(fēng)險評價_伍瀏陽
2017-01-03 17:41:580 組合核函數(shù)多支持向量機(jī)的直線電機(jī)建模_趙吉文
2017-01-07 17:16:231 基于支持向量機(jī)的開關(guān)磁阻電機(jī)轉(zhuǎn)子位置在線建模_司利云
2017-01-07 18:12:510 基于形態(tài)小波范數(shù)熵和支持向量機(jī)的電能質(zhì)量分類研究_李夢詩
2017-01-07 18:21:310 大數(shù)據(jù)中邊界向量調(diào)節(jié)熵函數(shù)支持向量機(jī)研究_林蔚
2017-01-07 19:08:430 采用交叉熵支持向量機(jī)和模糊積分的電網(wǎng)故障診斷_邊莉
2017-01-08 13:26:490 基于支持向量機(jī)的顫振在線智能檢測_錢士才
2017-01-12 18:09:580 支持向量機(jī)的內(nèi)?？刂破髟诩瘹夤軌毫χ袘?yīng)用_張世峰
2017-01-12 18:09:580 大樣本支持向量機(jī)分類策略研究_胡紅宇
2017-03-19 11:28:160 基于支持向量機(jī)的圖書館借閱量預(yù)測_王麗華
2017-03-16 08:59:470 基于支持向量機(jī)的車牌字符識別_劉連忠
2017-03-16 08:55:460 基于支持向量機(jī)的混合多水果彩色圖像分割_陳劍雪
2017-03-16 08:54:230 光滑分段孿生支持向量機(jī)_吳青
2017-03-19 19:04:390 為了考察基于支持向量機(jī)算法的波束形成器在實際水聲環(huán)境中的主瓣寬度、旁瓣級以及陣增益等性能，將標(biāo)準(zhǔn)支持向量機(jī)算法與陣列波束優(yōu)化理論進(jìn)行對比，修正支持向量機(jī)價值損失函數(shù)，建立標(biāo)準(zhǔn)支持向量機(jī)波束優(yōu)化模型
2017-11-10 11:03:4913 改進(jìn)了模糊支持向量機(jī)隸屬度函數(shù)設(shè)計方法?？紤]樣本分布不確定的問題，使用灰色關(guān)聯(lián)度代替現(xiàn)有方法中的歐氏距離，定義了樣本的平均灰色絕對關(guān)聯(lián)度；針對噪聲識別過程中支持向量對分類貢獻(xiàn)被削弱的問題，提出
2017-11-29 16:19:040 針對凸輪磨削加工過程中存在局部升程誤差嚴(yán)重超差的問題，提出了加權(quán)支持向量機(jī)的凸輪升程誤差補償方法。首先根據(jù)圓率的符號判斷凸輪升程誤差值是否連續(xù)，然后建立了不連續(xù)點與相鄰點之間夾角與加權(quán)值的關(guān)系。通過
2017-11-30 16:50:170 針對基于遞推下降法的多輸出支持向量回歸算法在模型參數(shù)擬合過程中收斂速度慢、預(yù)測精度低的情況，使用一種基于秩2校正規(guī)則且具有二階收斂速度的修正擬牛頓算法（ BFGS）進(jìn)行多輸出支持向量回歸算法的模型
2017-12-05 11:08:091 孿生支持向量機(jī)因其簡單的模型、快速的訓(xùn)練速度和優(yōu)秀的性能而受到廣泛關(guān)注．該算法最初是為解決二分類問題而提出的。不能直接用于解決現(xiàn)實生活中普遍存在的多分類問題．近來，學(xué)者們致力于將二分類孿生支持向量
2017-12-19 11:32:340 針對淺海探測中激光回波噪聲源多、信噪比低，傳統(tǒng)非加權(quán)最小二乘支持向量機(jī)和加權(quán)最小二乘支持向量機(jī)對低信噪比信號濾波不足的問題，提出將穩(wěn)健最小二乘法與加權(quán)最小二乘支持向量機(jī)相結(jié)合的濾波方法
2017-12-21 13:46:200 針對入侵檢測技術(shù)在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時存在的高誤報率、低訓(xùn)練速度和低實時性的問題，提出了一種基于樹突細(xì)胞算法與對支持向量機(jī)的入侵檢測策略（ DCTWSVM）。利用樹突細(xì)胞算法（DCA）對威脅數(shù)據(jù)進(jìn)行初始
2017-12-28 17:25:030 針對現(xiàn)有的故障預(yù)測技術(shù)無法從整體上反映系統(tǒng)性能下降趨勢等問題，提出一種基于健康度分析的故障預(yù)測方法。首先，在支持向量機(jī)回歸算法基礎(chǔ)上構(gòu)造多輸出支持向量機(jī)，以實現(xiàn)健康度的多步預(yù)測，并提出一種和聲
2017-12-29 11:24:030 提出基于可能性二均值聚類（Possibilistic Two Means， P2M）的二分類支持向量機(jī)（Support Vector Machine，SVM）。該算法先用P2M對未知類別的二分類數(shù)據(jù)
2018-01-09 10:45:010 降溫負(fù)荷持續(xù)增長已成為中國南方夏季最大負(fù)荷屢創(chuàng)新高的重要原因。提出了一種基于信息熵和變精度粗糙集優(yōu)化的不確定支持向量機(jī)方法，用于中長期降溫負(fù)荷預(yù)測。方法通過挖掘數(shù)據(jù)中的相互關(guān)系去除冗余信息，從輸入
2018-01-14 14:08:5217 隨著智能電網(wǎng)出現(xiàn)，以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)（ Support Vector Machine， SVM）等為代表的非線性預(yù)測工具，已被廣泛應(yīng)用于電網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測領(lǐng)域中。由于支持向量機(jī)是一種基于核的學(xué)習(xí)方法
2018-01-25 13:56:210 針對類膚色信息或復(fù)雜背景的影響，難以通過手勢分割得到精確手勢輪廓而對后期手勢識別率與實時交互的影響，提出了一種基于特征包支持向量機(jī)（ BOF-SVM）的手勢識別方法。采用SIFT算法提取手勢圖像局部
2018-02-24 15:23:211 模型選擇是支持向量學(xué)習(xí)的關(guān)鍵問題．已有模型選擇方法采用嵌套的雙層優(yōu)化框架，內(nèi)層執(zhí)行支持向量學(xué)習(xí)，外層通過最小化泛化誤差的估計進(jìn)行模型選擇．該框架過程復(fù)雜。計算效率低．簡化傳統(tǒng)的雙層優(yōu)化框架，提出
2018-03-01 16:10:540 支持向量機(jī)(Support Vector Machine: SVM)是一種非常有用的監(jiān)督式機(jī)器學(xué)習(xí)算法
2018-04-02 08:49:244881 
支持向量機(jī)(Support Vector Machine: SVM)是一種非常有用的監(jiān)督式機(jī)器學(xué)習(xí)算法
2018-04-02 08:52:533924 
預(yù)測精度是電力負(fù)荷預(yù)測的重要指標(biāo)。為增強預(yù)測精度，提出基于小波變異果蠅優(yōu)化的支持向量機(jī)預(yù)測模型（WFOAAM-LSSVM）。利用小波對負(fù)荷數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，分解成不同尺度的負(fù)荷曲線，加強歷史數(shù)據(jù)規(guī)律性
2018-04-13 14:56:180 為了實現(xiàn)在工業(yè)環(huán)境下的織物瑕疵在線檢測，提出了一種基于單類支持向量機(jī)（ OCSVM）的織物異常紋理檢測方法。通過利用CCD采集織物圖像，濾除圖像噪聲后提取了圖像小區(qū)域窗口子圖像特征；通過實驗尋找
2018-04-17 14:42:210 支持向量機(jī)結(jié)合了感知機(jī)和logistic回歸分類思想，假設(shè)訓(xùn)練樣本點(xi,yi)到超平面H的幾何間隔為γ(γ>0)，由上節(jié)定義可知，幾何間隔是點到超平面最短的距離，如下圖的紅色直線：
2018-11-23 08:58:494779 
支持向量機(jī) （SVM） 是一個非常經(jīng)典且高效的分類模型。 但是， 支持向量機(jī)中涉及許多復(fù)雜的數(shù)學(xué)推導(dǎo)， 并需要比較強的凸優(yōu)化基礎(chǔ)， 使得有些初學(xué)者雖下大量時間和精力研讀， 但仍一頭霧水， 最終
2019-06-10 08:00:001 作者說：我以前一直沒有真正理解支持向量機(jī)，直到我畫了一張圖。 1. 問題 支持向量機(jī)（SVM）旨在解決「分類」問題。數(shù)據(jù)通常包含一定數(shù)量的條目/行/點?，F(xiàn)在，我們想對每個數(shù)據(jù)點進(jìn)行分類。為簡單起見
2020-12-26 11:46:431918 傳統(tǒng)粒度支持向量機(jī)（GSVM模型可以有效提高攴持向量機(jī)（SⅥM的學(xué)習(xí)效率，但因其對初始粒劃參數(shù)比較敏感，粒中心的選取比較粗糙，會損失一定的泛化能力。提出一種基于近鄰傳輸?shù)牧６?b class="flag-6" style="color: red">支持向量機(jī)學(xué)習(xí)算法
2021-04-12 15:15:399 支持向量機(jī)網(wǎng)絡(luò)搜索優(yōu)化應(yīng)用程序下載
2021-04-20 09:51:090 支持向量引導(dǎo)的字典學(xué)習(xí)算法依據(jù)大間隔分類原則，僅考慮每類編碼向量邊界條件建立決策超平面，未利用數(shù)據(jù)的分布信息，在一定程度上限制了模型的泛化能力。為解決該問題，提出最小類內(nèi)方差支持向量引導(dǎo)的字典學(xué)習(xí)
2021-04-27 10:37:217 支持向量機(jī)（Support Vector Machine）是一種較知名的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，該算法由俄羅斯數(shù)學(xué)家Vladimir Vapnik創(chuàng)立。
2023-04-28 09:09:50605 
在Vladimir Vapnik創(chuàng)立支持向量機(jī)前，已有如下結(jié)論：在二分類情況中，如果一個數(shù)據(jù)集線性可分，即存在一個超平面可將兩個類別完全分開
2023-05-04 18:03:00573 
根據(jù)，在線性可分情況下，支持向量機(jī)尋找最優(yōu)分類超平面的優(yōu)化問題
2023-05-11 11:13:07947 
根據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)介紹(9)——支持向量機(jī)(線性不可分情況)，通過引入松弛變量δi將支持向量機(jī)推廣至解決非線性可分訓(xùn)練樣本分類的方式不能解決所有非線性可分訓(xùn)練樣本的分類問題。因此，支持向量機(jī)的可選函數(shù)范圍需被擴(kuò)展以提升其解決非線性可分訓(xùn)練樣本分類問題的能力。
2023-05-16 11:20:261253 
根據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)介紹（10）——支持向量機(jī)（低維到高維的映射），支持向量機(jī)可通過引入φ(x)函數(shù)，將低維線性不可分問題轉(zhuǎn)換為高維線性可分問題。
2023-05-20 10:41:34502 
本文主要介紹原問題（PRIME PROBLEM）和對偶問題（DUAL PROBLEM），支持向量機(jī)優(yōu)化問題可通過原問題向?qū)ε紗栴}的轉(zhuǎn)化求解。
2023-05-25 09:31:57668 本文主要內(nèi)容為采用支持向量機(jī)（SVM）解決國際象棋兵王問題。
2023-06-09 17:52:48632 
支持向量機(jī)可求解二分類問題。當(dāng)需要求解多分類問題時，支持向量機(jī)可將二分類問題的求解方式轉(zhuǎn)化為多分類問題的求解方式
2023-06-30 16:07:58272 假設(shè)測試樣本需被分為三類，首先需構(gòu)建三個支持向量機(jī)模型
2023-07-05 16:08:09285 
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