有谁写过它的matlab实现吗
含松弛变量的svm参数优化问题，具体实现的方法有哪些
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- 2023-03-31 02:08回答 1 已采纳 这有个类似的问题, 你可以参考下: https://ask.csdn.net/questions/1056427这篇博客也不错, 你可以看下SVM做多标签回归时遇到的问题及相关解决方式和解释说明除此之
- 2023-03-30 10:52回答 3 已采纳 是的，支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种二分类模型，其决策边界是一个超平面，而超平面的维度是数据特征空间的维度。因此，当数据特征向量的维度大于2时，我们无法直接在
- 2021-12-23 08:07回答 6 已采纳 换一个模型就可以了 clf = svm.LinearSVC(max_iter=10000)
- 2018-12-15 15:41fsfsfsdfsdfdr的博客 最近开始玩起了机器学习，以前都是用matlab做一些机器学习的东西，毕竟要真正放到工程上应用还是python用起来比较好，所以今天就开始学习下使用SVM进行回归（分类）预测。 SVM 使用的一般步骤是： 1）准备数据集，...
- 2023-04-21 15:07回答 9 已采纳 引用chatgpt部分指引作答：下面是一个简单的 SVM 二分类器的示例 MATLAB 代码，假设数据已经存储在一个大小为 100x5 的矩阵 X 中，标签存储在一个大小为 100x1 的列向量 Y
- 2022-02-08 12:02回答 2 已采纳 寻找最大间隔超平面，可以转化为凸二次规划的最优化问题凸二次规划问题的原型是： min f0(x)=1/2 x'Ax +b'x +c而决策函数 y=sign(w'x+b)定义两个间隔后，将最优分离的标准
- 2018-10-05 11:04回答 2 已采纳 按理说不需要，是不是你搞错了。需要同维的是测试集和训练集。 比如y_train和y_test，x_train和x_test
- 2023-08-13 01:24禅与计算机程序设计艺术的博客 什么是支持向量机（Support Vector Machine，SVM）？SVM 是一种二分类算法，它通过找到一个最优分离超平面（separating hyperplane），将数据点分为两类，使得两类中的数据点尽可能地远离对方。换句话说，SVM 的目的...
- 2022-05-28 16:12回答 2 已采纳 SVM模型预测解决非线性数据的问题，是通过核函数将非线性数据全部转化成更高维的数据，在更高维度的空间中，使得这些更高维的数据是可以进行线性分类的，从而在实际分类中，其分类原理是首先需要对原始数据进行核
- 2021-01-11 15:46回答 2 已采纳 1.预测的标签本来就可以不在你设置的标签范围内。 2.你这些预测标签为0的样本有问题
- 2022-11-11 15:16回答 1 已采纳 参考： 使用svm对手写体数字图片进行分类_Walt_像道光的博客-CSDN博客 import pandas as pdfrom sklea
- 2020-10-19 19:30Jeff-Chow000的博客 线性支持向量机的软间隔最大化模型 ...实际问题中，数据未必完全线性可分，因此有了软间隔(soft margin)的概念，它允许样本分错，即允许样本不满足约束，落实到约束条件，引入松弛变量(slack variabl
- 2022-03-11 21:55回答 2 已采纳 大概率因为你的sklearn版本过新的问题（>=0.24）我用的0.23.2，导入这个的时候已经警告该模块（sklearn.svm.classes）会在0.24版本移除了
- 2017-07-25 10:40千君一发的博客 1.松弛变量反映了SVM模型对野点的容忍程度，只有野点有对应的松弛变量。也就是说，软间隔的SVM允许部分样本点分类错误来换取模型更强的泛化能力。 2.松弛变量本质是个变量，而且不能小于0。软间隔SVM为其配备...
- 2019-02-22 13:30warmbeast的博客 现在我们已经把一个本来线性不可分的文本分类问题，通过映射到高维空间而变成了线性可分的。就像下图这样： 圆形和方形的点各有成千上万个（毕竟，这就是我们训练集中文档的数量嘛，当然很大了）。现在想象我们有...
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