如何利用一些小技巧實現SVM的增量式訓練

同時根據測試精度，可以看出，通過添加第一次訓練多得到的支持向量，而非將全體數據進行二次訓練，能夠達到同樣的效果。

2024-04-25 標簽：向量機SVM機器學習 839 0

淺談AI技術在SSD控制器中的應用

當前AI技術蓬勃發展，深度學習、強化學習等技術不斷突破，使得AI在圖像識別、語音識別、自然語言處理等領域取得了顯著成果。

2024-04-20 標簽：控制器神經網絡SSD 823 0

基于計算機視覺與機器學習技術的跌倒風險預測

使用卷積神經網絡（CNN）、支持向量機（SVM）、K近鄰（KNN）和長短期記憶（LSTM）神經網絡等四種不同的分類方法對三種步態模式進行自動分類。

2024-03-22 標簽：向量機人工智能計算機視覺 361 0

機器學習基礎知識全攻略

有監督學習通常是利用帶有專家標注的標簽的訓練數據，學習一個從輸入變量X到輸入變量Y的函數映射。Y = f (X)，訓練數據通常是(n×x,y)的形式，其...

2024-02-25 標簽：神經網絡向量機機器學習 212 0

關于機器學習的17種常用算法

在監督式學習下，輸入數據被稱為“訓練數據”，每組訓練數據有一個明確的標識或結果，如對防垃圾郵件系統中“垃圾郵件”“非垃圾郵件”，對手寫數字識別中的“1“...

2023-12-11 標簽：神經網絡算法向量機 1112 0

使用Python從零實現多分類SVM

支持向量機的目標是擬合獲得最大邊緣的超平面(兩個類中最近點的距離)。可以直觀地表明，這樣的超平面(A)比沒有最大化邊際的超平面(B)具有更好的泛化特性和...

2023-12-07 標簽：算法向量機SVM 548 0

常用的十大機器學習算法介紹

Boosting是一種集成技術，嘗試從多個弱分類器創建強分類器。這是通過從訓練數據構建模型，然后創建第二個模型來嘗試糾正第一個模型中的錯誤來完成的。添加...

2023-11-20 標簽：神經網絡向量機函數 439 0

怎樣使用Python從零實現多分類SVM呢？

本文將首先簡要概述支持向量機及其訓練和推理方程，然后將其轉換為代碼以開發支持向量機模型。

2023-11-09 標簽：向量機SVMpython 522 0

全面總結機器學習中的優化算法

幾乎所有的機器學習算法最后都歸結為求一個目標函數的極值，即最優化問題，例如對于有監督學習，我們要找到一個最佳的映射函數f (x)，使得對訓練樣本的損失函...

2023-11-02 標簽：算法向量機函數 401 0

語音識別系統的基本結構及分類介紹

自動語音識別技術，簡單來說其實就是利用計算機將語音信號自動轉換為文本的一項技術。這項技術同時也是機器理解人類言語的第一個也是很重要的一個過程。

2023-09-14 標簽：人機交互神經網絡向量機 1537 0

用于癌細胞轉移亞型無標記分層的微流控流式細胞儀+深度學習

細胞變形性（Cellular deformability）是醫學上評價細胞生理狀態的一種很有前景的生物標志物。

2023-10-27 標簽：向量機SVM微流控 2333 0

基于機器學習的觸覺傳感器設計

類皮膚柔性傳感器在醫療保健和人機交互中發揮著至關重要的作用。然而，一般目標集中在追求類皮膚傳感器本身固有的靜態和動態性能，同時伴隨著各種試錯嘗試。這種前...

2023-10-07 標簽：傳感器向量機SVM 751 0

一文帶你快速讀懂支持向量機 SVM 算法

簡介 支持向量機基本上是最好的有監督學習算法了。最開始接觸SVM是去年暑假的時候，老師要求交《統計學習理論》的報告，那時去網上下了一份入門教程，里面講的...

2021-08-26 標簽：算法向量機SVM 1756 0

基于改進遺傳算法的支持向量機特征選擇

基于改進遺傳算法的支持向量機特征選擇 　引言 　　支持向量機是一種在統計學習理論的基礎上發展而來的機器學習方法[1]，通過學習類別之間分界面附近的精

2010-02-06 標簽：遺傳算法向量機 1499 0