Présentation de l'article：La machine à vecteurs de support (SVM) est un algorithme d'apprentissage supervisé puissant et adaptable utilisé pour les tâches de détection, de régression et de classification des valeurs aberrantes. Il est particulièrement efficace dans les domaines de grande dimension et est donc largement utilisé dans les tâches de classification. L'objectif principal de la machine à vecteurs de support (SVM) est de partitionner l'ensemble de données en un grand nombre de classes pour découvrir l'hyperplan marginal maximum (MMH), ce qui peut être effectué en deux étapes : Étape 1 : la SVM construira initialement de manière itérative la classe d'hyperplan la plus reconnaissable. Étape 2 : Ensuite, il sélectionnera l’hyperplan qui sépare le mieux les classes. Les dimensions de l'hyperplan sont liées au nombre d'entités. Lorsque le nombre d’entités est de 2, l’hyperplan est une ligne. Lorsque le nombre d’entités est de 3, l’hyperplan devient un plan bidimensionnel. Pour construire un hyperplan, une machine à vecteurs de support (SVM) utilise des vecteurs extremum comme vecteurs de support. SVM

2024-01-24 commentaire 0  975

Présentation de l'article：Dans l'apprentissage automatique, les machines à vecteurs de support (SVM) sont souvent utilisées pour la classification des données et l'analyse de régression, et sont des modèles d'algorithmes discriminants basés sur des hyperplans de séparation. En d’autres termes, étant donné les données d’entraînement étiquetées, l’algorithme génère un hyperplan optimal pour classer de nouveaux exemples. Le modèle d'algorithme de machine à vecteurs de support (SVM) représente les exemples sous forme de points dans l'espace. Après le mappage, les exemples de différentes catégories sont divisés autant que possible. En plus d'effectuer une classification linéaire, les machines à vecteurs de support (SVM) peuvent effectuer efficacement une classification non linéaire, en mappant implicitement leurs entrées dans un espace de fonctionnalités de grande dimension. À quoi sert une machine à vecteurs de support ? Étant donné un ensemble d'exemples de formation, chaque exemple de formation est marqué d'une catégorie selon deux catégories, puis un modèle est construit via l'algorithme de formation de la machine à vecteurs de support (SVM) pour classer les nouveaux exemples en

2024-01-24 commentaire 0  1118

Présentation de l'article：La machine à vecteurs de support linéaire (LSVM) et la machine à vecteurs de support général (SVM) sont des modèles d'apprentissage automatique couramment utilisés pour la classification et la régression. Leur idée principale est de séparer différentes classes ou de résoudre des problèmes de régression en trouvant l'hyperplan optimal dans l'espace de données. Bien qu’elles entrent toutes deux dans la catégorie des machines à vecteurs de support, il existe certaines différences entre elles. LSVM est un modèle de machine à vecteurs de support basé sur une fonction de noyau linéaire, qui suppose que les données peuvent être bien segmentées par un hyperplan linéaire. Son avantage est qu’il est simple sur le plan informatique et facile à interpréter, mais il ne peut traiter que des problèmes linéairement séparables et peut ne pas fonctionner correctement pour les données non linéaires. SVM est un modèle de machine vectorielle de support plus général qui utilise les fonctions du noyau pour mapper les données dans un espace de fonctionnalités de grande dimension, convertissant ainsi les problèmes non linéaires en problèmes linéaires.

2024-01-23 commentaire 0  1117

Présentation de l'article：1. Qu'est-ce que Support Vector Machine ? Support Vector Machine (SVM en abrégé) est un modèle d'apprentissage supervisé basé sur la classification binaire, qui peut effectuer des tâches telles que la classification et la régression. Le modèle SVM est un modèle très puissant. Il peut non seulement gérer des situations linéairement séparables, mais également des situations non linéairement séparables grâce à certaines fonctions spéciales du noyau. Le modèle SVM a une bonne capacité de généralisation et une bonne robustesse et est l'un des modèles couramment utilisés en apprentissage automatique. 2. Principe du modèle SVM Modèle SVM

2023-06-10 commentaire 0  2847

Présentation de l'article：Comment implémenter l'algorithme de machine à vecteurs de support en C# nécessite des exemples de code spécifiques Introduction : Support Vector Machine (SVM) est un algorithme d'apprentissage automatique couramment utilisé dans les problèmes de classification et de régression de données. Cet article explique comment implémenter l'algorithme de machine à vecteurs de support en C# et fournit des exemples de code spécifiques. 1. Principe de l'algorithme SVM L'idée de base de l'algorithme SVM est de mapper les données dans un espace de grande dimension et de séparer les différentes catégories de données en construisant un hyperplan optimal. souvent

2023-09-19 commentaire 0  880

Présentation de l'article：Comment écrire un algorithme de machine à vecteurs de support en Python ? Support Vector Machine (SVM) est un algorithme d'apprentissage automatique utilisé pour les problèmes de classification binaire et de régression. Son objectif principal est de trouver un hyperplan optimal qui sépare autant que possible les points de données de différentes catégories et maximise la distance entre les points de données situés à la limite de l'hyperplan. Dans cet article, je vais présenter comment utiliser Python pour écrire un algorithme simple de machine à vecteurs de support et donner des exemples de code spécifiques. Tout d'abord, nous devons installer

2023-09-19 commentaire 0  1241

Présentation de l'article：Principe de mise en œuvre de l'algorithme de machine à vecteurs de support dans PHP Support Vector Machine (SVM en abrégé) est un algorithme d'apprentissage automatique couramment utilisé pour l'analyse de classification et de régression. Il est basé sur la théorie de l'apprentissage statistique et le principe de minimisation des risques structurels, et réalise la formation et la prédiction de modèles en construisant un hyperplan de classification optimal. L'algorithme SVM peut être appliqué à de nombreux domaines, tels que la reconnaissance d'images, la classification de textes, la détection d'anomalies, etc. En PHP, nous pouvons implémenter SV en utilisant la bibliothèque open source LibSVM

2023-07-07 commentaire 0  810

Présentation de l'article：Les machines à vecteurs de support (SVM) sont des algorithmes d'apprentissage supervisé qui peuvent être utilisés pour des tâches de classification et de régression. SVM est un algorithme puissant qui peut être utilisé pour résoudre divers problèmes. Ils sont particulièrement adaptés à la résolution de problèmes dans lesquels les données sont linéairement séparables. Cependant, SVM peut également résoudre le problème des données qui ne sont pas linéairement séparables en utilisant des techniques de noyau. Dans cet article, nous explorerons la théorie derrière les SVM et démontrerons comment les implémenter en Python pour la classification des données. Nous fournirons une explication détaillée du code et de sa sortie, et discuterons de la théorie nécessaire. Comprendre les machines à vecteurs de support (SVM) Les machines à vecteurs de support sont des modèles d'apprentissage supervisé qui peuvent effectuer des tâches de classification et de régression. Pour la classification, l'objectif de SVM est de trouver l'hyperplan optimal qui sépare les points de données de différentes catégories. Le supérieur avec la plus grande marge à partir du point de données le plus proche

2023-08-30 commentaire 0  741

Présentation de l'article：Transformer est une machine à vecteurs de support (SVM), une nouvelle théorie qui a déclenché des discussions au sein de la communauté universitaire. Le week-end dernier, un article de l'Université de Pennsylvanie et de l'Université de Californie à Riverside a tenté d'étudier les principes de la structure Transformer sous-jacente au grand modèle, sa géométrie optimisée dans la couche d'attention et le SVM lié en dur qui sépare les jetons d'entrée optimaux de des jetons non optimaux sont établis entre les questions. L'auteur a déclaré sur hackernews que cette théorie résout le problème du SVM séparant les « bons » jetons des « mauvais » jetons dans chaque séquence d'entrée. En tant que sélecteur de jetons offrant d'excellentes performances, ce SVM est essentiellement différent du SVM traditionnel qui attribue des étiquettes 0-1 aux entrées. Ce genre de

2023-09-17 commentaire 0  720

Présentation de l'article：La machine à vecteurs de support est un algorithme de classification couramment utilisé, adapté aux problèmes de classification linéaire et non linéaire. Cet article explique comment utiliser les machines à vecteurs de support pour résoudre le problème XOR. Le problème XOR signifie que lorsque l'entrée contient deux variables binaires, la sortie est vraie (1) si les deux variables ne sont pas égales, sinon la sortie est fausse (0). Par exemple, lorsque l'entrée est (0, 1) ou (1, 0), la sortie est 1, et lorsque l'entrée est (0, 0) ou (1, 1), la sortie est 0. Il s’agit d’un problème non linéaire car les deux sorties ne peuvent pas être séparées par une seule ligne droite. Pour résoudre le problème XOR, les machines à vecteurs de support peuvent obtenir une séparabilité linéaire en mappant l'entrée dans un espace de grande dimension. Par exemple, nous pouvons mapper l'entrée (x1,x2) sur (x1,x2,x1 dans un espace tridimensionnel

2024-01-23 commentaire 0  994

Présentation de l'article：Comment comprendre la distance fonctionnelle et la distance géométrique dans les machines à vecteurs de support ? SVM divise les échantillons en deux catégories via des hyperplans ? Lorsqu'un hyperplan est déterminé, la distance d'un point à l'hyperplan peut être exprimée de manière relative. Pour un problème de classification à deux classes, si le point est du côté positif de l’hyperplan, il est jugé comme 1 sinon, il est jugé comme -1 ; Si le résultat de la classification est considéré comme correct, il est correct sinon il est faux ; De plus, plus la valeur est élevée, plus la confiance dans le résultat de la classification est élevée. vice versa. Ainsi, l'intervalle de fonction entre le point d'échantillonnage et l'hyperplan est défini comme suit. Cependant, il y a un problème avec cette définition : lorsque nous réduisons ou agrandissons l'hyperplan M fois en même temps, l'intervalle de fonction change. Pour résoudre ce problème, nous devons fixer la taille de l’hyperplan, c’est-à-dire afin que la marge de la fonction reste constante. De cette façon, nous pouvons obtenir

2024-01-17 commentaire 0  824

Présentation de l'article：IE11 : Polyfill des variables CSSQuestion :Puis-je utiliser des variables CSS dans IE11 sans support natif ?Réponse :Oui, en utilisant les variables CSS Ponyfill.Les variables CSS...

2024-11-17 commentaire 0  797

Présentation de l'article：Selon les informations du 21 juillet, Xiaomi a annoncé que le grand modèle Xiaomi Xiaoai recevrait une mise à niveau complète, le tout gratuitement. Il est rapporté que Xiaoai sera plus intelligent après la mise à niveau du grand modèle, par exemple en prenant en charge les fonctions intelligentes de questions et réponses et en étant capable de créer des créations en fonction des besoins des utilisateurs, etc. Même l'expérience de discussion peut être considérablement améliorée. Selon le calendrier officiel, les appareils suivants seront mis à niveau et pris en charge d'ici fin juillet : Téléphones mobiles : Xiaomi 5 et Redmi 5 et modèles ultérieurs, version V6.126.5. Tablette : Xiaomi Mi Tablet 5 et modèles ultérieurs, version V6.126.5. TV : Appareil avec une capacité de mémoire de 1 Go ou plus, version V4.30.1. De plus, les haut-parleurs sans écran seront mis à niveau fin août et les haut-parleurs avec écran seront mis à niveau fin octobre. Fin août, les enceintes sans écran suivantes seront mises à niveau pour prendre en charge : XiaomiSoundProXia

2024-07-21 commentaire 0  508

Présentation de l'article：Selon les informations du 15 avril, Lei Jun, fondateur, président et PDG de Xiaomi, a déclaré aujourd'hui sur son Weibo personnel que les ventes mondiales de téléphones mobiles Xiaomi au premier trimestre 2024 augmenteraient de 33,8 % sur un an, et qu'il le ferait. J'aimerais remercier les amateurs de riz du monde entier pour leur soutien. Selon le dernier rapport publié par IDC, au premier trimestre 2024, les livraisons mondiales de smartphones ont augmenté de 7,8 % sur un an pour atteindre 289,4 millions d'unités, réalisant le troisième trimestre consécutif de croissance. Parmi eux, Samsung a expédié 60,1 millions d'unités au premier trimestre, avec une part de marché de 20,8% et a retrouvé la première place ; Apple, qui s'est classé deuxième, a enregistré des performances relativement médiocres, avec des livraisons en forte baisse de près de 10 %. marché mondial des smartphones. La croissance globale est tout à fait contrastée. Xiaomi se classe au troisième rang mondial, avec des expéditions en augmentation significative de 33,8%, et sa part de marché

2024-04-15 commentaire 0  891

Présentation de l'article：Selon les informations du 28 mai, le site Web du China Quality Certification Center montre que le nouveau modèle de téléphone mobile Honor 5G ALT-AN00 a passé la certification nationale de qualité. Les spécifications et les modèles montrent que ce téléphone fournit trois puissances de charge : 5VDC2A, 9VDC2A et 11VDC3.2A. Le blogueur @WHYLAB a publié que le téléphone est le Honor X60, prend en charge une charge rapide jusqu'à 35 W, dispose d'une grande batterie et est résistant aux chutes, et est équipé du même écran à « suspension profonde congruente à quatre courbes » que le produit phare. Comme indiqué précédemment, le blogueur @digitalchat.com a annoncé la nouvelle le 24 mai : la série de nouveaux téléphones Honor X60 a un « design haut de gamme populaire », utilise un écran à quatre courbes de profondeur égale, « des défis téléphoniques de mille yuans » la forme phare », et est équipé d'une « batterie extra large ». En même temps, il est « super résistant aux chutes ».

2024-06-01 commentaire 0  575

Présentation de l'article：Selon les informations du 28 février, lors de la conférence de lancement du nouveau produit OnePlus d'aujourd'hui, en plus du lancement du téléphone personnalisé OnePlus Ace3 Genshen Qingqing « Tingni Purple », il a également annoncé le lancement d'un certain nombre de versions standard/personnalisées du téléphone mobile OnePlus Ace3. Fonction, le contenu spécifique est le suivant : « Interception d'application » Le téléphone mobile OnePlus Ace3 est actuellement mis à jour pour prendre en charge la fonction d'interception de saut inter-applications pour empêcher l'application A de réveiller l'application B. Il prend également en charge la « gestion des autorisations des capteurs de périphérique ». Après l'avoir désactivé, la fonction App Shake ne sera pas déclenchée. Fonction de déverrouillage des empreintes digitales sur écran noir La mise à jour du téléphone mobile OnePlus Ace3 prend en charge la fonction de déverrouillage des empreintes digitales sur écran noir, permettant aux utilisateurs de déverrouiller aveuglément le téléphone avant d'allumer l'écran, ce qui facilite l'utilisation rapide du téléphone. Fonction de réglage du volume des applications individuelles Le téléphone mobile OnePlus Ace3 mettra à jour les fonctions associées à l'avenir pour prendre en charge les paramètres de volume indépendants pour chaque application.

2024-03-01 commentaire 0  460

Présentation de l'article：Support Vector Clustering (SVC) est un algorithme d'apprentissage non supervisé basé sur Support Vector Machine (SVM), qui peut réaliser un clustering dans des ensembles de données non étiquetés. Python est un langage de programmation populaire doté d'un riche ensemble de bibliothèques et de boîtes à outils d'apprentissage automatique. Cet article explique comment utiliser la technologie de clustering vectoriel de support en Python. 1. Principe du clustering de vecteurs de support SVC est basé sur un ensemble de vecteurs de support

2023-06-06 commentaire 0  1263

Présentation de l'article：IT House a rapporté le 1er février que, selon le média coréen ETNews, Samsung prévoyait de lancer cet automne le téléphone mobile à écran pliable d'entrée de gamme Galaxy Z Fold 6, supprimant ainsi la prise en charge du stylet S Pen et consolidant sa part du marché des écrans pliables en stimuler les ventes. 1. Samsung optimisera le design du téléphone mobile Galaxy Z Fold6 et ne nécessitera plus de coque de protection supplémentaire. Si un téléphone mobile Samsung doit prendre en charge le stylet S Pen, il doit disposer d'un composant intégré appelé numériseur. Le numériseur est constitué d'un circuit imprimé flexible de grande surface (FPCB), qui coûte plus cher que les autres composants de smartphone tels que les panneaux AP et OLED. Selon certaines informations, le téléphone mobile d’entrée de gamme Galaxy Z Fold6 supprimera des composants et des fonctions pour abaisser la barrière à l’entrée. Société d'études de marché DS

2024-08-21 commentaire 0  1156