SVM(支持向量机)是一种监督学习算法,主要用于二分类问题,但也可以用于多分类问题和回归问题。 SVM通过找到一个超平面来分离不同类别的数据点,目标是使得这个超平面到最近的数据点的间隔最大化,从而提高分类的鲁棒性和泛化能力。 SVM的基本原理 SVM的基本原理是通过找到一个最佳的超平面来分离不同类别的数据点。
SVM可以支持线性分类和非线性分类,通过核方法将数据映射到高维空间来实现非线性分类。 模型原理 SVM的基本原理是通过找到一个超平面,将不同类别的数据分开。对于线性可分的数据,SVM寻找一个最优的超平面,使得不同类别的数据点距离这个超平面的距离最大化。对于非线性数据,SVM通过核函数将数据映射到高维空间,使其线性可...
默认为True如果为False则禁用缺失值功能。 zero\_as\_missing:一个布尔值,表示是否将所有的零(包括在libsvm/sparse矩阵中未显示的值)都视为缺失值。默认为False。如果为False,则将nan视作缺失值。如果为True,则np.nan和零都将视作缺失值。 init\_score\_file:一个字符串,表示训练时的初始化分数文件的路径。
默认为True如果为False则禁用缺失值功能。 zero_as_missing:一个布尔值,表示是否将所有的零(包括在libsvm/sparse矩阵中未显示的值)都视为缺失值。默认为False。如果为False,则将nan视作缺失值。如果为True,则np.nan和零都将视作缺失值。 init_score_file:一个字符串,表示训练时的初始化分数文件的路径。默认为...
之前使用的CNN表面是在分类,但真正目的其实只是提取特征,提取特征之后,每个候选框可以得到一个4096维的特征向量,使用得到的CNN特征再输入线性SVM中训练分类器。 为什么要“画蛇添足”般地使用SVM呢? 因为CNN容易过拟合,所以期望样本数目多一些,所以在判断正样本的时候条件比较松,IoU>0.5就认为是正样本。而SVM本身是...
.format("libsvm") .option("numFeatures", "949") // .load(args(0)) .repartition(500) val array: Array[Dataset[Row]] = data.randomSplit(Array(0.7, 0.3)) val train_data: Dataset[Row] = array(0) val test_data: Dataset[Row] = array(1) ...
卷积神经网络(CNN)、LSTM、支持向量机(SVM)、最小二乘支持向量机(LSSVM)、极限学习机(ELM)、核极限学习机(KELM)、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLO...
简介:ML之回归预测:利用十类机器学习算法(线性回归、kNN、SVM、决策树、随机森林、极端随机树、SGD、提升树、LightGBM、XGBoost)对波士顿数据集回归预测(模型评估、推理并导到csv) 目录 利用十类机器学习算法(线性回归、kNN、SVM、决策树、随机森林、极端随机树、SGD、提升树、LightGBM、XGBoost)对波士顿数据集【13+1...
基于SVM-LightGBM算法的上市公司财务数据异常识别模型 第41卷第5期2023年10月 沈阳师范大学学报(自然科学版)J o u r n a l o f S h e n y a n g N o r m a lU n i v e r s i t y(N a t u r a l S c i e n c eE d i t i o n)V o l.41N o.5 O c t.202 3 ...
2) 在相对少的调参时间情况下,预测的准确率也可以比较高。这个是相对SVM来说的。 3)使用一些健壮的损失函数,对异常值的鲁棒性非常强。比如 Huber损失函数和Quantile损失函数。 GBDT的主要缺点有: 1)由于弱学习器之间存在依赖关系,难以并行训练数据。不过可以通过自采样的SGBT来达到部分并行。