課程 中級  11003

課程介紹：《自學IT網Linux負載平衡影片教學》主要透過對web,lvs以及在nagin下對Linux進行腳本操作來實現Linux負載平衡。

課程 高級  17073

課程介紹：《尚學堂MySQL影片教學》向大家介紹如何從安裝到使用MySQL資料庫的這麼一個過程，詳細的介紹的每個環節的具體操作。

課程 高級  10770

課程介紹：《兄弟連前端實例展示影片教學》向大家介紹了html5和css3技術的實例，讓大家更熟練使用html5和css3.

課程介紹：支援向量機（SVM）是一種強大且適應性強的監督學習演算法，用於異常值檢測、回歸和分類任務。在高維領域尤其有效，因此廣泛應用於分類任務。支援向量機(SVM)的主要目的是將資料集劃分為大量類，以發現最大邊際超平面(MMH)，這可以分兩步完成：第一步：支援向量機最初將迭代建構最能區分類別的超平面。第二步：然後它將選擇最能分離類別的超平面。超平面的維度與特徵的數量有關。當特徵數量為2時，超平面是一條線。當特徵數量為3時，超平面變成二維平面。為了建構超平面，支援向量機（SVM）利用極值向量作為支援向量。 SVM

2024-01-24 評論 0  963

課程介紹：在機器學習中，支持向量機（SVM）常被用於資料分類與迴歸分析，是由分離超平面的判別演算法模型。換句話說，給定標記的訓練數據，該演算法輸出一個對新範例進行分類的最佳超平面。支援向量機（SVM）演算法模型是將範例表示為空間中的點，經過映射後，不同類別的範例盡可能劃分。除了執行線性分類外，支援向量機（SVM）還可以有效地執行非線性分類，將其輸入隱式映射到高維特徵空間。支援向量機做什麼？給定一組訓練範例，並根據2個類別給每個訓練範例都各自標記上類別，再透過支援向量機（SVM）訓練演算法建立一個模型，將新範例分

2024-01-24 評論 0  1101

課程介紹：線性支援向量機（LSVM）和一般支援向量機（SVM）是常用於分類和迴歸的機器學習模型。它們的核心思想是透過在資料空間中找到最佳超平面來分離不同的類別或解決回歸問題。儘管它們都屬於支援向量機的範疇，但它們之間存在一些差異。 LSVM是一種基於線性核函數的支援向量機模型，它假設資料可以透過一個線性超平面進行良好的分割。它的優點是計算簡單且容易解釋，但它只能處理線性可分問題，對於非線性數據可能效果不佳。 SVM是一種更通用的支援向量機模型，它使用核函數來將資料映射到高維特徵空間，從而將非線性問題轉換為線性

2024-01-23 評論 0  1103

課程介紹：一、什麼是支援向量機支援向量機（SupportVectorMachine，簡稱SVM）是一種基於二分類的監督式學習模型，它可以進行分類和迴歸等任務。 SVM模型是一個非常強大的模型，它不僅可以處理線性可分的情況，還可以透過一些特殊的核函數來處理非線性可分的情況。 SVM模型具有較好的泛化能力和穩健性，是機器學習中常用的模型之一。二、SVM模型原理SVM模型

2023-06-10 評論 0  2828

課程介紹：如何實作C#中的支援向量機演算法，需要具體程式碼範例引言：支援向量機（SupportVectorMachine，SVM）是一種常用的機器學習演算法，廣泛應用於資料分類和迴歸問題。本文將介紹如何在C#中實作支援向量機演算法，並提供具體的程式碼範例。一、SVM演算法原理SVM演算法的基本思想是將資料映射到高維空間中，透過建構一個最優的超平面來將不同類別的資料分隔開來。常

2023-09-19 評論 0  852