Artikeleinführung：Support Vector Machine (SVM) ist ein leistungsstarker und anpassungsfähiger überwachter Lernalgorithmus, der für Ausreißererkennungs-, Regressions- und Klassifizierungsaufgaben verwendet wird. Es ist besonders effektiv in hochdimensionalen Domänen und wird daher häufig bei Klassifizierungsaufgaben eingesetzt. Der Hauptzweck der Support Vector Machine (SVM) besteht darin, den Datensatz in eine große Anzahl von Klassen zu unterteilen, um die Maximum Marginal Hyperplane (MMH) zu ermitteln. Dies kann in zwei Schritten erfolgen: Schritt 1: Die SVM führt zunächst eine iterative Konstruktion durch die unterscheidbarste Klasse von Hyperebenen. Schritt 2: Anschließend wird die Hyperebene ausgewählt, die die Klassen am besten trennt. Die Abmessungen der Hyperebene hängen von der Anzahl der Features ab. Wenn die Anzahl der Features 2 beträgt, ist die Hyperebene eine Linie. Wenn die Anzahl der Features 3 beträgt, wird die Hyperebene zu einer zweidimensionalen Ebene. Um eine Hyperebene zu konstruieren, verwendet eine Support Vector Machine (SVM) Extremumvektoren als Supportvektoren. SVM

2024-01-24 Kommentar 0  983

Artikeleinführung：Beim maschinellen Lernen werden Support Vector Machines (SVM) häufig zur Datenklassifizierung und Regressionsanalyse verwendet und sind diskriminante Algorithmusmodelle, die auf Trennungshyperebenen basieren. Mit anderen Worten: Bei gegebenen beschrifteten Trainingsdaten gibt der Algorithmus eine optimale Hyperebene zum Klassifizieren neuer Beispiele aus. Das SVM-Algorithmusmodell (Support Vector Machine) stellt Beispiele als Punkte im Raum dar. Nach der Zuordnung werden Beispiele verschiedener Kategorien so weit wie möglich unterteilt. Zusätzlich zur Durchführung einer linearen Klassifizierung können Support-Vektor-Maschinen (SVMs) effizient eine nichtlineare Klassifizierung durchführen, indem sie ihre Eingaben implizit in einen hochdimensionalen Merkmalsraum abbilden. Was macht eine Support-Vektor-Maschine? Bei einer Reihe von Trainingsbeispielen wird jedes Trainingsbeispiel mit einer Kategorie entsprechend zwei Kategorien markiert, und dann wird mithilfe des Support Vector Machine (SVM)-Trainingsalgorithmus ein Modell erstellt, um die neuen Beispiele zu klassifizieren

2024-01-24 Kommentar 0  1123

Artikeleinführung：Linear Support Vector Machine (LSVM) und General Support Vector Machine (SVM) sind maschinelle Lernmodelle, die häufig für Klassifizierung und Regression verwendet werden. Ihre Kernidee besteht darin, verschiedene Klassen zu trennen oder Regressionsprobleme zu lösen, indem sie die optimale Hyperebene im Datenraum finden. Obwohl beide in die Kategorie der Support-Vektor-Maschinen fallen, gibt es einige Unterschiede zwischen ihnen. LSVM ist ein Support-Vektor-Maschinenmodell, das auf einer linearen Kernelfunktion basiert und davon ausgeht, dass die Daten durch eine lineare Hyperebene gut segmentiert werden können. Sein Vorteil besteht darin, dass es rechentechnisch einfach und leicht zu interpretieren ist, aber nur linear trennbare Probleme verarbeiten kann und bei nichtlinearen Daten möglicherweise nicht gut funktioniert. SVM ist ein allgemeineres Support-Vektor-Maschinenmodell, das Kernelfunktionen verwendet, um Daten in einen hochdimensionalen Merkmalsraum abzubilden und so nichtlineare Probleme in lineare umzuwandeln

2024-01-23 Kommentar 0  1121

Artikeleinführung：1. Was ist Support Vector Machine? Support Vector Machine (kurz SVM) ist ein überwachtes Lernmodell, das auf binärer Klassifizierung basiert und Aufgaben wie Klassifizierung und Regression ausführen kann. Das SVM-Modell ist ein sehr leistungsfähiges Modell, das nicht nur linear trennbare Situationen verarbeiten kann, sondern durch einige spezielle Kernelfunktionen auch nichtlinear trennbare Situationen verarbeiten kann. Das SVM-Modell verfügt über eine gute Generalisierungsfähigkeit und Robustheit und ist eines der am häufigsten verwendeten Modelle beim maschinellen Lernen. 2. SVM-Modellprinzip SVM-Modell

2023-06-10 Kommentar 0  2853

Artikeleinführung：Für die Implementierung des Support Vector Machine-Algorithmus in C# sind spezifische Codebeispiele erforderlich. Einführung: Support Vector Machine (SVM) ist ein häufig verwendeter Algorithmus für maschinelles Lernen, der häufig bei Datenklassifizierungs- und Regressionsproblemen eingesetzt wird. In diesem Artikel wird die Implementierung des Support Vector Machine-Algorithmus in C# vorgestellt und spezifische Codebeispiele bereitgestellt. 1. Prinzip des SVM-Algorithmus Die Grundidee des SVM-Algorithmus besteht darin, Daten in einem hochdimensionalen Raum abzubilden und verschiedene Datenkategorien durch die Konstruktion einer optimalen Hyperebene zu trennen. oft

2023-09-19 Kommentar 0  885

Artikeleinführung：Wie schreibe ich einen Support-Vector-Machine-Algorithmus in Python? Support Vector Machine (SVM) ist ein maschineller Lernalgorithmus, der für binäre Klassifizierungs- und Regressionsprobleme verwendet wird. Sein Hauptziel besteht darin, eine optimale Hyperebene zu finden, die Datenpunkte verschiedener Kategorien so weit wie möglich trennt und den Abstand von Datenpunkten an der Grenze zur Hyperebene maximiert. In diesem Artikel werde ich vorstellen, wie man mit Python einen einfachen Support-Vector-Machine-Algorithmus schreibt, und konkrete Codebeispiele geben. Zuerst müssen wir installieren

2023-09-19 Kommentar 0  1246

Artikeleinführung：Implementierungsprinzip des Support Vector Machine-Algorithmus in PHP Support Vector Machine (kurz SVM) ist ein häufig verwendeter Algorithmus für maschinelles Lernen, der zur Klassifizierung und Regressionsanalyse verwendet wird. Es basiert auf der statistischen Lerntheorie und dem Prinzip der strukturellen Risikominimierung und erreicht Modelltraining und -vorhersage durch die Konstruktion einer optimalen Klassifizierungshyperebene. Der SVM-Algorithmus kann auf viele Bereiche angewendet werden, z. B. Bilderkennung, Textklassifizierung, Anomalieerkennung usw. In PHP können wir SV mithilfe der Open-Source-Bibliothek LibSVM implementieren

2023-07-07 Kommentar 0  814

Artikeleinführung：Support Vector Machines (SVM) sind überwachte Lernalgorithmen, die für Klassifizierungs- und Regressionsaufgaben eingesetzt werden können. SVM ist ein leistungsstarker Algorithmus, mit dem verschiedene Probleme gelöst werden können. Sie eignen sich besonders zur Lösung von Problemen, bei denen die Daten linear trennbar sind. Allerdings kann SVM auch das Problem nicht linear trennbarer Daten mithilfe von Kerneltechniken lösen. In diesem Artikel werden wir die Theorie hinter SVMs untersuchen und zeigen, wie man sie zur Datenklassifizierung in Python implementiert. Wir werden den Code und seine Ausgabe ausführlich erläutern und die notwendige Theorie diskutieren. Support Vector Machines (SVM) verstehen Support Vector Machines sind überwachte Lernmodelle, die Klassifizierungs- und Regressionsaufgaben ausführen können. Bei der Klassifizierung besteht das Ziel von SVM darin, die optimale Hyperebene zu finden, die Datenpunkte verschiedener Kategorien trennt. Der übergeordnete Wert mit dem größten Abstand zum nächstgelegenen Datenpunkt

2023-08-30 Kommentar 0  750

Artikeleinführung：Transformer ist eine Support Vector Machine (SVM), eine neue Theorie, die in der akademischen Gemeinschaft Diskussionen ausgelöst hat. Letztes Wochenende versuchte ein Artikel der University of Pennsylvania und der University of California, Riverside, die Prinzipien der Transformer-Struktur zu untersuchen, die dem großen Modell zugrunde liegt, seine optimierte Geometrie in der Aufmerksamkeitsschicht und die fest gebundene SVM, die optimale Eingabe-Tokens trennt Es wird eine formale Äquivalenz zwischen den Problemen hergestellt. Der Autor erklärte auf Hackernews, dass diese Theorie das Problem löst, dass SVM in jeder Eingabesequenz „gute“ Token von „schlechten“ Token trennt. Als Token-Selektor mit hervorragender Leistung unterscheidet sich diese SVM wesentlich von der herkömmlichen SVM, die Eingängen 0-1 Labels zuweist. So etwas

2023-09-17 Kommentar 0  729

Artikeleinführung：Support Vector Machine ist ein häufig verwendeter Klassifizierungsalgorithmus, der für lineare und nichtlineare Klassifizierungsprobleme geeignet ist. In diesem Artikel wird erläutert, wie Support-Vektor-Maschinen zur Lösung des XOR-Problems verwendet werden. Das XOR-Problem bedeutet, dass, wenn die Eingabe zwei binäre Variablen enthält, die Ausgabe wahr (1) ist, wenn die beiden Variablen nicht gleich sind, andernfalls ist die Ausgabe falsch (0). Wenn die Eingabe beispielsweise (0, 1) oder (1, 0) ist, ist die Ausgabe 1, und wenn die Eingabe (0, 0) oder (1, 1) ist, ist die Ausgabe 0. Dies ist ein nichtlineares Problem, da die beiden Ausgänge nicht durch eine einzige gerade Linie getrennt werden können. Um das XOR-Problem zu lösen, können Support-Vektor-Maschinen eine lineare Trennbarkeit erreichen, indem sie die Eingabe in einen hochdimensionalen Raum abbilden. Beispielsweise können wir die Eingabe (x1,x2) auf (x1,x2,x1) im dreidimensionalen Raum abbilden

2024-01-23 Kommentar 0  999

Artikeleinführung：Wie versteht man den funktionalen Abstand und den geometrischen Abstand in Support-Vektor-Maschinen? SVM unterteilt Proben durch Hyperebenen in zwei Kategorien. Wenn eine Hyperebene bestimmt wird, kann der Abstand eines Punktes von der Hyperebene relativ ausgedrückt werden. Wenn sich der Punkt bei einem Zwei-Klassen-Klassifizierungsproblem auf der positiven Seite der Hyperebene befindet, wird er als 1 beurteilt; andernfalls wird er als -1 beurteilt. Wenn das Klassifizierungsergebnis als richtig angesehen wird, ist es richtig; andernfalls ist es falsch. Darüber hinaus ist die Konfidenz des Klassifizierungsergebnisses umso höher, je größer der Wert ist. und umgekehrt. Das Funktionsintervall zwischen dem Abtastpunkt und der Hyperebene ist also definiert als. Bei dieser Definition gibt es jedoch ein Problem: Wenn wir die Hyperebene M-mal gleichzeitig verkleinern oder vergrößern, ändert sich das Funktionsintervall. Um dieses Problem zu lösen, müssen wir die Größe der Hyperebene festlegen, d. h. so, dass der Funktionsspielraum konstant bleibt. Auf diese Weise können wir bekommen

2024-01-17 Kommentar 0  830

Artikeleinführung：IE11: CSS-Variablen PolyfillFrage:Kann ich CSS-Variablen in IE11 ohne native Unterstützung verwenden?Antwort:Ja, mit den CSS-Variablen Ponyfill.Die CSS-Variablen...

2024-11-17 Kommentar 0  804

Artikeleinführung：Laut Nachrichten vom 21. Juli hat Xiaomi angekündigt, dass das große Modell Xiaomi Xiaoai ein vollständiges Upgrade erhalten wird, alles kostenlos. Es wird berichtet, dass Xiaoai nach dem Upgrade seines großen Modells intelligenter sein wird, beispielsweise durch die Unterstützung intelligenter Frage- und Antwortfunktionen und die Möglichkeit, Kreationen entsprechend den Benutzeranforderungen zu erstellen. Auch das Chat-Erlebnis kann erheblich verbessert werden. Laut offiziellem Zeitplan werden die folgenden Geräte bis Ende Juli aktualisiert und unterstützt: Mobiltelefone: Xiaomi 5 und Redmi 5 und neuere Modelle, Version V6.126.5. Tablet: Xiaomi Mi Tablet 5 und neuere Modelle, Version V6.126.5. Fernseher: Gerät mit einer Speicherkapazität von 1G oder mehr, Version V4.30.1. Darüber hinaus werden bildschirmlose Lautsprecher Ende August und Bildschirmlautsprecher Ende Oktober aufgerüstet. Ende August werden die folgenden bildschirmlosen Lautsprecher aktualisiert, um sie zu unterstützen: XiaomiSoundProXia

2024-07-21 Kommentar 0  510

Artikeleinführung：Laut Nachrichten vom 15. April sagte Lei Jun, Gründer, Vorsitzender und CEO von Xiaomi, heute auf seinem persönlichen Weibo, dass die weltweiten Mobiltelefonverkäufe von Xiaomi-Handys im ersten Quartal 2024 im Vergleich zum Vorjahr um 33,8 % steigen werden, und das würde er auch tun möchte den Reisfans auf der ganzen Welt für ihre Unterstützung danken. Laut dem neuesten Bericht von IDC stiegen die weltweiten Smartphone-Lieferungen im ersten Quartal 2024 im Jahresvergleich um 7,8 % auf 289,4 Millionen Einheiten und erreichten damit das dritte Wachstumsquartal in Folge. Unter ihnen lieferte Samsung im ersten Quartal 60,1 Millionen Einheiten aus, was einem Marktanteil von 20,8 % entspricht, und Apple, das auf dem zweiten Platz lag, schnitt relativ schlecht ab, wobei die Auslieferungen stark zurückgingen Der globale Smartphone-Markt steht im krassen Gegensatz. Xiaomi liegt mit einem deutlichen Anstieg der Auslieferungen um 33,8 % und seines Marktanteils weltweit an dritter Stelle

2024-04-15 Kommentar 0  892

Artikeleinführung：Laut Nachrichten vom 28. Mai zeigt die Website des China Quality Certification Center, dass das neue Honor 5G-Mobiltelefonmodell ALT-AN00 die nationale Qualitätszertifizierung bestanden hat. Die Spezifikationen und Modelle zeigen, dass dieses Telefon drei Ladeleistungen bietet: 5 VDC 2 A, 9 VDC 2 A und 11 VDC 3,2 A. Blogger @WHYLAB postete, dass es sich bei dem Telefon um das Honor Wie bereits berichtet, brachte der Blogger @digitalchat.com am 24. Mai die Nachricht: Die neuen Telefone der Honor die Flaggschiff-Form“ und sei mit einem „extra großen Akku“ ausgestattet, gleichzeitig sei es „super sturzsicher“.

2024-06-01 Kommentar 0  577

Artikeleinführung：Laut Nachrichten vom 28. Februar wurde auf der heutigen OnePlus-Konferenz zur Einführung neuer Produkte neben der Veröffentlichung des maßgeschneiderten OnePlus Ace3 Genshen Qingqing „Tingni Purple“-Telefons auch die Einführung einer Reihe von Standard-/kundenspezifischen Versionen des OnePlus Ace3-Mobiltelefons angekündigt .Funktion, der spezifische Inhalt lautet wie folgt: „Application Interception“ Das OnePlus Ace3-Mobiltelefon wird derzeit aktualisiert, um die Inter-Application-Jump-Interception-Funktion zu unterstützen, um zu verhindern, dass Anwendung A Anwendung B aufweckt. Es unterstützt auch „Gerätesensor-Berechtigungsverwaltung“. Nach der Deaktivierung wird die App-Shake-Funktion nicht ausgelöst. Funktion zum Entsperren von Fingerabdrücken auf dem schwarzen Bildschirm Das OnePlus Ace3-Mobiltelefon-Update unterstützt die Funktion zum Entsperren von Fingerabdrücken auf dem schwarzen Bildschirm, sodass Benutzer das Telefon blind entsperren können, bevor sie den Bildschirm einschalten, was die schnelle Bedienung des Telefons erleichtert. Funktion zur individuellen Anpassung der Anwendungslautstärke Das OnePlus Ace3-Mobiltelefon wird in Zukunft entsprechende Funktionen aktualisieren, um unabhängige Lautstärkeeinstellungen für jede Anwendung zu unterstützen.

2024-03-01 Kommentar 0  468

Artikeleinführung：Support Vector Clustering (SVC) ist ein unbeaufsichtigter Lernalgorithmus, der auf Support Vector Machine (SVM) basiert und Clustering in unbeschrifteten Datensätzen erreichen kann. Python ist eine beliebte Programmiersprache mit einem umfangreichen Satz an Bibliotheken und Toolkits für maschinelles Lernen. In diesem Artikel wird die Verwendung der Support-Vektor-Clustering-Technologie in Python vorgestellt. 1. Prinzip des Support Vector Clustering SVC basiert auf einer Reihe von Support Vektoren

2023-06-06 Kommentar 0  1270

Artikeleinführung：IT House berichtete am 1. Februar, dass Samsung laut den koreanischen Medien ETNews plant, im Herbst das Einsteiger-Faltbildschirm-Handy Galaxy Z Fold 6 auf den Markt zu bringen, die Unterstützung für den S Pen-Stift einzustellen und seinen Anteil am Markt für Faltbildschirme zu festigen den Umsatz steigern. 1. Samsung optimiert das Design des Galaxy Z Fold6 Mobiltelefons und benötigt keine zusätzliche Schutzhülle mehr. Wenn ein Samsung-Mobiltelefon den S Pen-Stift unterstützen muss, muss es über eine integrierte Komponente namens Digitalisierer verfügen. Der Digitalisierer besteht aus einer großflächigen flexiblen Leiterplatte (FPCB), die mehr kostet als andere Smartphone-Komponenten wie AP- und OLED-Panels. Berichten zufolge wird das Einstiegshandy Galaxy Z Fold6 auf Komponenten und Funktionen verzichten, um die Einstiegshürde zu senken. Marktforschungsunternehmen DS

2024-08-21 Kommentar 0  1160