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SVM大数据算法
SVM大数据算法
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多维空间分类 大数据十大经典算法之一的SVM算法 很好的讲解PPT
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一种基于SVM的博客大数据分类算法及应用.pdf
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PPT:大数据经典算法(Kmeans、SVM、KNN)
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大数据十大经典算法PPT系列,详细讲解了Kmeans、SVM、KNN三种算法。
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distributed-svm:使用 MapReduce 实现的分布式 SVM 方法
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分布式支持向量机 一些分布式 SVM 训练方法的 MapReduce 实现。 当前实施的简单方法包括: 级联 SVM Bagging-Like SVM 这两种方法都参考了: O. Meyer 等人,“大型数据集的支持向量机:简单并行方法”。 数据分析、机器学习和知识发现,Springer,87-95,2013 此外,我们在核心训练过程中使用了库:参考: C.-C. Chang 和 C
高维数据SVM实现+降维可视化
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高维数据SVM实现+降维可视化 是更改别人的代码的,使用软间隔最大化,SMO优化算法,t-sne降维可视化,发现数据是否是容易线性可分的。
SVM训练和测试数据
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SVM训练和测试数据。主要用于训练和测试自己写的Python版本的SVM,具体见我的博客: http://blog.csdn.net/zouxy09
SVM算法对MNIST数据集分类
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代码使用matlab编写,压缩包中包含MNIST数据集及其读取函数、SVM算法实现和ReadMe.txt。 SVM算法中使用了PCA降维处理数据减少运行时间,但是由于使用的SMO算法较为原始,运行速度仍然较慢。由于实现未经过任何优化,仅适合初学者使用,使用高斯核正确率在75%以上,有部分注释。请结合ReadMe文件使用。
利用OpenCV SVM对MNIST手写数据集进行分类
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OpenCV SVM对MNIST手写数据集进行分类,更加详细的讲解请看博客: http://blog.csdn.net/wblgers1234/article/details/73477860
SVM算法
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刚学习的时候,相关的代码都挺麻烦的,现在贡献一下!
SVM算法描述
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非常好的SVM算法的描述,适合学习SVM算法的入门者
SVM算法1
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正是因为SVM关注的是VC维,后面我们可以看到,SVM解决问题的时候,和样本的维数是无关的(甚至样本是上万维的都可以,这使得SVM很适合用来解决文本分类的问题,
SVM算法简介
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关于svm算法的一个非常好的介绍文档,希望对大家有用
大数据算法有哪些.pdf
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大数据算法在当今信息技术领域扮演着至关重要的角色,它们是处理海量数据、挖掘有价值信息的关键工具。本文将深入探讨几种常用的大数据算法,包括推荐算法、分类算法、聚类算法和回归算法,帮助读者理解这些算法的...
大数据算法十大经典算法.pdf
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【大数据算法十大经典算法】 大数据算法中,有十种经典的算法在业界被广泛使用和研究。以下是这十大算法的简要介绍: 1. **C4.5**:C4.5是决策树算法的一种,是对ID3算法的改进。它采用信息增益率来选择最优属性,...
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大数据算法在当今信息技术领域扮演着至关重要的角色,它们帮助我们从海量数据中提取有价值的信息,为企业决策、个性化推荐、市场预测等提供支持。以下将详细阐述文档中提及的大数据算法: 1. 推荐算法: - 基于...
大数据中的算法与结构
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### 大数据算法与结构 #### 一、大数据处理背景 随着互联网技术的发展以及信息化水平的提高,数据量呈现出爆炸式增长的趋势,如何有效地管理和利用这些海量的数据成为了一个亟待解决的问题。在此背景下,大数据...
大数据基础算法10节
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SVM的算法思想,用sklearn中的库函数SVC做人脸识别,用SVR做波士顿房价预测。
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与我的博客“二分类支持向量机模型SVM知识点详解”对应数据集生成程序
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使用python进行编写SVM算法的编写,并用数据集进行验证。
机器学习笔记(经典机器算法和大数据算法)
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涉及机器学习的各种经典的算法,其中,有 logistics 回归,决策树、随机森林、XGBoost、SVM、主题模型、隐马尔可夫链、贝叶斯网络、聚类算法等等
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大数据背景下数据挖掘技术的算法.pdf
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- 分类算法:用于从已知类别中预测未知数据的类别,例如决策树、支持向量机(SVM)、朴素贝叶斯分类器等。 - 聚类算法:用于将数据集中的样本划分为多个类别或簇,使得同一簇内的样本之间具有较高的相似度,例如K-...
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《基于BA-SVM及大数据的物资信息价预测》是一篇探讨电力工程物资信息价预测的学术文章,由刘刚刚和陈铭在广东电网有限责任公司的电网规划研究中心投资评估部完成。文章发表于2017年第5期的《技术经济与管理研究》...
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数据挖掘十大算法之
SVM
小组成员:
杨凌云、徐小
江、刘洁
刘家旺、吕佳
艳、伍俊
2013
年
10
月
分类
概念:
通过构造一个
分类函数
或
分类器
的方法,该
方法能把数据库中的数
据
项映射到给定类别中的
某一个,从而可以
用于预测未知数据。
数据:
线性可分
线性不可分
什么是
SVM
全名:
Su
pport Vector Machine
(支持向量机)
支持向量
:
支持或支撑平面
上把两类类别划分开来的超平
面的
向量点
。
机
:一个算法
基于统计学习
理论的一种
机器学习方
法。简单的
说,
就是将数据单
元表示在多
维空间中,
然后对这个
空间
做划分的算法
。
SVM
的特点
SVM
是建立在
统计学习理论的
V
C
维理论和结
构风险
最小原理基础
上的,根据
有限的样本信
息在模型的
复杂
性之间寻求最
佳折衷,以
期获得最好的
推广能力(
或泛
化能力)。
核函数
松弛变量
线性分类
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