基于k折交叉验证的支持向量机SVM的多分类预测,SVM的详细原理，SVM工具箱详解及注意事项_使用k折法的svm模型-CSDN博客

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import os import numpy as np from PIL import Image from sklearn import svm from sklearn.model_selection import train_test_split # 定义函数读取图像数据 def load_images_from_folder(folder): images=[] for filenames in os.listdir(folder): img = Image.open(os.path.join(folder,filenames)) img = img.resize((64,64)) if img is not None: images.append(np.array(img).flatten()) return images X = [] #储存图像数据 y = [] #储存图像标签 root_folder = r"D:\机器学习第三次作业\UCMerced_LandUse\Images" #指定根文件夹路径 for i, foldername in enumerate(os.listdir(roo

粒子群算法优化支持向量机回归分析，PSO-SVM回归分析-CSDN博客

tic %% 加载数据 clc clear close all format long format compact%% 网络结构建立 %读取数据 data=xlsread('柴油机故障诊断数据.xlsx'); input=data(:,2:9);%输入 output=[];%输出 for ii = 1:9 output = [output;ii*ones(9,1)]; end % 归一化 [inputn,inputns]=mapminmax(input',0,1); data=inputn'; [outputn,outputns]=mapminmax(output',0,1); output1=outputn'; %% 随机划分数据集 86组为训练集 剩下10组为测试集 % rand('seed',0) n = []; for ii = 1:9 n = [n (ii-1)*9+1:(ii-1)*9+7]; end for ii = 1:9 n = [n (ii-1)*9+8:(ii-1)*9+9]; end m=72; P_

生信自学狂人丁香园会员果子玮瑜技能树等

基于SVM的森林火灾面积预测，这个课题有没有人能给指导一下啊#svm#

如题+630852772

毕业论文题目：基于支持向量机的人脸表情识别 要出个模型 哪位大神有现成的代码能不能分享一下#(泪)#(泪)#(泪)#(泪)#(泪)跪谢

求助论文题目 基于支持向量机对某动车段故障数据分析，要求有模型，哪位老哥有代码发下啊，万分感谢。

%% SVM神经网络的数据分类预测----意大利葡萄酒种类识别 %% 清空环境变量 close all; clear; clc; % format compact; %% 数据提取 sh = csvread('pattern17Train.csv',1,1); sh1 = csvread('aapleForPattern17.csv',1,1); n = randperm(1000); % 训练集 train_input = sh(n(1:1000),1:48); % 相应的训练集的标签也要分离出来 train_labels = sh(n(1:1000),49); % 将第一类的31-59,第二类的96-130,第三类的154-178做为测试集 test_input = sh1((1:2506),1:48); % 相应的测试集的标签也要分离出来 % test_labels = sh(n(901:1000),49); test_l

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svm处理简单的二分类问题大概需要多久啊

错误提示： Traceback (most recent call last): File "D:/code/pycharm/dingwei.py", line 400, in <module> svm.train() File "D:/code/pycharm/dingwei.py", line 241, in train if self.isSatisfyKKT(i) is not True: File "D:/code/pycharm/dingwei.py", line 112, in isSatisfyKKT if (math.fabs(self.alpha) < self.toler) and (yi * gxi >= 1): ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all() 错误相关代码： def isSatisfyKKT(self, i): gxi =self.calc_gxi(i) yi = self.trainLabelMat if (math.fabs(self.alpha)

SVM识别人脸怎么使用自己的数据有大佬知道吗？找了好的网上Python代码，都是特定的数据集，不知道怎么添加别的数据

厦门星际酒吧订台桌：182-1561-6151 营销总监 微信与手机号同步 地址：思明区莲坂明发商业广场东区329号 厦门stellar酒吧位置大致分为5个区域，不同的位置价格不同，低消就是消费这么多就可以坐这个卡座的意思，每个区的卡座低消价格均标记在卡座分布图上，大家可以选择自己需要的位置。 厦门星际酒吧散台卡座低消费 散台400 二楼卡、黄D卡 1200 蓝D卡 1600 橘色C卡 2500 星座卡、绿C卡 2800 紫色p卡、红色p卡、粉色A、k卡 3800 厦门stellar星际酒吧订台的话

大佬们好，我想问个关于sklearnSVM的问题，有大佬知道怎么调出训练好后的超平面的参数w吗，用线性核的时候好像可以用.coef_调出来，但是非线性核就没办法，求大佬们指教。

各位大神，我现在在做jiyusvm检测的毕设，我现在已经提取了特征，关键分类时我该怎么标出检测的样本呢，我现在想的是通过滑窗将结果为1的画个矩形框，这样对吗，有别的方法吗，求大神解答。

𥦹𥭐𥤚𠀠𥤍𥈶𥈰𦵏𨧈𥙨𦉓𥼀𠁹𠁢𠁶𠁩𠁰𠀷𠀶𠀸𠀱𠀮𠁶𠁩𠁰𠀠𤸍𧀛𤽠𨎱𦉓𦈑侉

神经网络/机器学习/svm/决策树/bp/主成分分析/降维/预测 %% SVM 两分类 clear clc %% 导入数据 data=xlsread('两类.xlsx'); x=data(:,1:4); y=data(:,5); %% Data_Number：数据数目 dim：自变量个数 [Data_Number,dim]=size(x); %% 计算K的值 K=zeros(Data_Number,Data_Number); for i=1:Data_Number for j=1:Data_Number K(i,j)=K_fun(x(i,:),x(j,:)); end end %% 迭代次数 iterations=100; %% 惩罚因子 C=0.09; %% 使用随机选择法更新alpha的值 %% 初始化alpha alpha=zeros(Data_Number,1); %% 随机选择进行迭代优化 for iter=1:iterations % 记录原

由于数据量太大导致memoryerror，报错1.2TiB。。。。。。。只能尝试减少数据，除此之外还有什么办法？

求各路大佬解答:tensorflow实现非线性核函数中使用高斯核函数去分类abalone鲍鱼数据集，不管怎么调参数，分类精度只能达到0.5-0.6，这种情况正常嘛？

怎么我喝了，没有任何作用呢？到底怎么回事啊，还要不要继续呀

提取特征之后，怎么用进行分类啊，svm不熟悉啊

我在编译make.m文件时出错，求各位大神大大们指教，小女子感激不尽。 >> make C:\MATLAB7\BIN\WIN32\MEX.PL: Error: 'CFLAGS=\$CFLAGS -std=c99' not found. ??? Undefined function or variable 'err'. Error in ==> make at 18 catch err 下面是运行的make.m文件 % This make.m is for MATLAB and OCTAVE under Windows, Mac, and Unix function make() try % This part is for OCTAVE if (exist ('OCTAVE_VERSION', 'builtin')) mex libsvmread.c mex libsvmwrite.c mex -I.. svmtrain.c ../svm.cpp svm_model_matlab.c mex -I.. svmpredict.c ../svm.cpp svm

SVM寻找最佳参数c和g 用了PSO，网格等方法，跑好几个小时，结果还不如我自己设置一个参数，有没有大佬知道怎么回事

svm

中病毒了。这个是lockrt病毒，这种病毒最适合用sws安全中心查杀。sws安全中心我用到现在了，速度快是体会的出来的，查杀也非常好，上一次有人无聊在qq群里面发恶意程序，由于是他自己写的，什么用360的，用eset的电脑全部挂机，只有我和我同学两个用sws安全中心的报了毒，电脑平安无事，也不知道他是什么原理，反正杀毒比一般软件都厉害。之后我们qq群里的人在把发病毒的人痛喷一顿后都用sws安全中心了，现在再也没有一个人中过病毒。sws安全

sws安全中心开发的第四代杀毒引擎(sws vm)

sws安全中心

sws安全中心的svm引擎发布更新，正式支持unisha系列病毒库拓展支持 sws安全中心与近日发布了svm内核更新，这次更新的主要变化是添加了unisha病毒库系统的支持，这意味着sws安全中心将不会一直独行其道，也会不断融会贯通。svm引擎在此之前一直只支持自己开发swssha系列的病毒库，尽管速度快与unisha引擎，但由于没有普及，这种病毒库一直未被广泛使用，这也导致了svmsha引擎病毒库十分稀缺的情况，这次更新中svm引擎支持了unisha病毒库，这也意味着sws

svm引擎属于启发模式杀毒引擎，其模式为先使用svm外壳部件sbj引擎采用病毒粗略识别的模式检测疑似文件，再交给svm核心部件也就是虚拟器引擎扫描可疑现象，最后交给svb引擎对病毒进行脱壳以确认病毒等级以及是否出现过，随后做出判断。因为这样，svm引擎的速度快，查杀准，是世界上唯一一个融合了两大引擎的杀毒软件，融合了各自的优点，这也是更多识货的专业人员选择svm引擎的原因。svm引擎为国际软件分享组织开发开源软件sws安全中心时开发