Part 0 打开作业本地环境配置详见: 犁翾:CS231n Assignment 1—准备工作点击 svm.ipynb 即可开始 SVM 部分的作业啦。 对于每一段代码,shift+enter 即可运行,运行时显示 In[*],运行完成显示 In[(运行次序)] Pa…
基本SVM的对偶优化: L1norm soft margin SVM的对偶优化:令人惊喜的是,在添加了L1正则化项之后,只是在对偶问题中对αi的限制中增加了一个αi≤C。 5.SVM应用 MNIST手写数字识别、蛋白质序列分类器
CS-SVM是一种新的支持向量机模型,它具有较高的分类精度和较好的鲁棒性。CS-SVM模型的参数包括惩罚参数C、核函数参数γ和核函数类型。 将布谷鸟算法应用于CS-SVM模型的参数优化,可以提高CS-SVM模型的分类精度。布谷鸟算法的具体步骤如下: 初始化种群:随机生成一组CS-SVM模型的参数,作为初始种群。 计算适应度:计算...
并为train、val、test、dev集分别添加一列1向量作为SVM的偏置 #third: append the bias dimension of ones (i.e. bias trick) so that our SVM#only has to worry about optimizing a single weight matrix W.X_train = np.hstack([X_train, np.ones((X_train.shape[0], 1))]) X_val= np.hsta...
svm_loss_vectorized函数 不过还是和前面一样, 对于大量元素而言, 能用矩阵就不要用循环. 我们知道, 原本的循环就是每个开发集的元素遍历一次是第一层循环, 而在内部对每个分类的loss求和也是一个循环. 实际上求和只需要转化为矩阵的sum就可以了. 我们可以直接通过xω(不是ωx, 虽然ωx也是一种可行选项,但请...
布谷鸟算法(CS)优化支持向量机的数据分类预测,CS-SVM分类预测,多变量输入模型。多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细,直接替换数据就可以用。程序语言为matlab,程序可出分类效果图,迭代优化图,混淆矩阵图。代码参考:https://mbd.pub/o/bread/Y56YlJ
1.在某个学习率和正则参数下,我们创建了一个SVM对象,然后将学习率和正则参数、训练集x_train和y_train、W需要迭代的次数num_iters,传入训练方法中。 训练代码 代码语言:txt 复制 - 1.我们进入了训练**W**的代码中,先是获取了训练集图片数量**num\_train**,图片种类数量**num\_classes**。然后随机初始化...
1.Matlab实现CS-SVM布谷鸟算法优化支持向量机的数据分类预测。 2.自带数据,多输入,单输出,多分类。优化参数为:SVM的gamma和c。图很多,包括迭代曲线图、混淆矩阵图、预测效果图等等 3.直接替换数据即可使用,保证程序可正常运行。运行环境MATLAB2018及以上。
SVM就是将你当前数据集映射到一个不同维度的支持向量机算法 第一步:随机生成一个W矩阵,用这个矩阵将(3072,49000)的training图像集转化成(10,49000),对应的就是十种类别 第二步:计算loss function和W的梯度,简单而言就是对 L = (1/N)∑iLi + λR(W)求导,其中Li为 ...
def svm_loss_vectorized(W, X, y, reg): """ Structured SVM loss function, vectorized implementation.损失函数 Inputs and outputs are the same as svm_loss_naive. """ loss = 0.0 dW = np.zeros(W.shape) #初始化梯度为零 ### # TODO: # # Implement a vectorized version of the structured...