粒子 负荷pso svm
4种SVM主要核函数及相关参数的比较
本文将用数据可视化的方法解释4种支持向量机核函数和参数的区别 简单地说，支持向量机(SVM)是一种用于分类的监督机器学习技术。它的工作原理是计算一个最好地分隔类的最大边距的超平面。 支持向量机除了提供简单的线性分离之外，还可以通过应用不同的核方法进行非线性分类。参数设置也是SVM更好地工作的另一个重 ......
R语言SVM模型文本挖掘分类研究手机评论数据词云可视化
全文链接：https://tecdat.cn/?p=34772 原文出处：拓端数据部落公众号 随着大数据时代的来临，数据挖掘和机器学习在诸多领域中的应用价值日益凸显。手机评论数据作为消费者对产品和服务的主观反馈，具有巨大的商业价值。本文旨在帮助客户通过R语言实现支持向量机（SVM）模型在文本挖掘分类 ......
vue+three，粒子星空
直接贴进去就可以用。 <template> <div id="container"></div> </template> <script> //引入three import * as THREE from 'three' //引入控制器 import { OrbitControls } from ' ......
基于粒子群算法优化微电网能量管理Matlab仿真模型
基于粒子群算法优化微电网能量管理Matlab仿真模型 文件列表 基于粒子群算法优化微电网能量管理Matlab仿真模型/EMS_Microgrid/batt.m , 1390基于粒子群算法优化微电网能量管理Matlab仿真模型/EMS_Microgrid/battery.m , 591基于粒子群算法优 ......
脚本简单实现粒子系统的一些功能
明明有粒子系统了为什么还要用脚本来模拟呢？当然是存在一些特殊情况钻了粒子系统的死角，无法使用粒子，所以才会使用，例如UI 1，曲线类——通常最常见的情况就是需要通过曲线来控制某个值，达到类粒子系统的效果，下面是一段伪代码示例 public class Test : MonoBehaviour { p ......
机器学习-线性分类-支持向量机SVM-合页损失-SVM输出概率值-16
目录1. SVM概率化输出2. 合页损失 1. SVM概率化输出 标准的SVM进行预测 输出的结果是： 是无法输出0-1之间的 正样本 发生的概率值 sigmoid-fitting 方法： 将标准 SVM 的输出结果进行后处理，转换成后验概率 A,B 为待拟合的参数， f 为样本 x 的无阈值输出。 ......
机器学习-线性分类-支持向量机SVM-SMO算法代码实现-15
1. alpha2 的修剪 if y1 != y2 : α1 - α2 = k # 不用算k的具体大小 if k > 0: # 上图的左 下这条线 α2 的区间 (0, c-k) k < 0 : # 上图的左 下这条线 α2 的区间 （-k, C） 所以： L = max(0, -k) # k>0 ......
机器学习-线性分类-支持向量机SVM-SMO算法-14
目录1. SVM算法总结2. SMO算法 1. SVM算法总结 选择 核函数 以及对应的 超参数 为什么要选择核函数？ 升维 将线性问题不可分问题 升维后转化成 线性可分的问题 核函数 有那些？ linea gauss polinormail tanh 选择惩罚项系数C min ||w||2 + C ......
R语言SVM支持向量机用大学生行为数据对助学金精准资助预测ROC可视化
全文链接：https://tecdat.cn/?p=34607 原文出处：拓端数据部落公众号 大数据时代的来临，为创新资助工作方式提供了新的理念和技术支持，也为高校利用大数据推进快速、便捷、高效精准资助工作带来了新的机遇。基于学生每天产生的一卡通实时数据，利用大数据挖掘与分析技术、数学建模理论帮助管 ......
机器学习-线性分类-支持向量机SVM-软间隔-13
目录1. 总结 SVM2. 软间隔svm 1. 总结 SVM SVM算法的基础是感知器模型， 感知器模型 与 逻辑回归的不同之处？ 逻辑回归 sigmoid(θx) 映射到 0-1之间给出预测概率 感知器分类 sign(θx) 输出θx的符号， +1 或者-1 给出x是属于正样本还是负样本 直接输出 ......
机器学习-线性回归-SVM支持向量机算法-12
目录1. 铺垫 感知器算法模型2. SVM 算法思想3. 硬分割SVM总结 支持向量机(Support Vector Machine, SVM)本身是一个二元分类算法，是对感知器算法模型的一种扩展。 1. 铺垫 感知器算法模型 什么是感知器算法模型？ 感知器算法是最古老的分类算法之一，原理比较简单， ......
机器学习中的算法——支持向量机（SVM)
1.SVM的核心要素 支持向量机是一种二分类模型，他基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器。 通俗的说很类似于上次讲的那个回归的分类，其实从平面上看也是找一条直线来分割，分割的两边就是分类的结果，只不过这次的分类是找到一条线使得它能够对两旁的点距离最远。 也就是说，离直线最近的点要尽可能远 ......
基于支持向量机SVM和MLP多层感知神经网络的数据预测matlab仿真
1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 matlab2022a 3.算法理论概述 支持向量机（SVM）和多层感知器（MLP）是两种常用的机器学习算法，它们在数据预测和分类任务中都有广泛的应用。下面将详细介绍这两种算法的原理和数学公式。 一、支持向量机（SVM） 支持向量机是一种二分类算法，其基 ......
[机器学习复习笔记] SVM 支持向量机
SVM 支持向量机 1. SVM 基本模型 1.1 线性可分问题 给定一个训练样本集 \(D = \{(x_1, y_1), (x_2, y_2), ... , (x_n, y_n)\}, \; y_i \in \{-1, +1\}\)。假设两个点集 \(D_0\) 和 \(D_1\)，且 \(D_ ......
在r语言中使用GAM（广义相加模型）进行电力负荷时间序列分析|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=9024 原文出处：拓端数据部落公众号 最近我们被要求撰写关于GAM的研究报告，包括一些图形和统计输出。 用GAM进行建模时间序列 我已经准备了一个文件，其中包含四个用电时间序列来进行分析。数据操作将由data.table程序包完成。 将提及的智能电 ......
支持向量机SVM：从数学原理到实际应用
本篇文章全面深入地探讨了支持向量机（SVM）的各个方面，从基本概念、数学背景到Python和PyTorch的代码实现。文章还涵盖了SVM在文本分类、图像识别、生物信息学、金融预测等多个实际应用场景中的用法。 关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、 ......
支持向量机 SVM（Supported Vector Machine）笔记
简单可视化对偶性： 图片出自：【数之道25】机器学习必经之路-SVM支持向量机的数学精华 ......
【视频】广义相加模型（GAM）在电力负荷预测中的应用|附代码数据
全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=9024 最近我们被客户要求撰写关于广义相加模型（GAM）的研究报告，包括一些图形和统计输出。 这篇文章探讨了为什么使用广义相加模型 是一个不错的选择。为此，我们首先需要看一下线性回归，看看为什么在某些情况下它可能不是最佳选择。 回归模型 假设我 ......
基于ARIMA、SVM、随机森林销售的时间序列预测|附代码数据
原文链接 http://tecdat.cn/?p=1130 最近我们被客户要求撰写关于时间序列预测的研究报告，包括一些图形和统计输出。 如今DT（数据技术）时代，数据变得越来越重要，其核心应用“预测”也成为互联网行业以及产业变革的重要力量。 对于零售行业来说，预测几乎是商业智能（BI）研究的终极问题 ......
PYTHON银行机器学习:回归、随机森林、KNN近邻、决策树、高斯朴素贝叶斯、支持向量机SVM分析营销活动数据|数据分享
全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=26219 最近我们被客户要求撰写关于银行机器学习的研究报告，包括一些图形和统计输出。 该数据与银行机构的直接营销活动相关，营销活动基于电话。通常，需要与同一客户的多个联系人联系，以便访问产品（银行定期存款）是否会（“是”）或不会（“否”）订阅 ......
PSO Solve N-Queen Problem
title: PSO Solve N-Queen Problem layout: page categories: data analysis PSO Solve 16-Queen Problem The N-Queens problem is a classic problem in the fi ......
使用Python从零实现多分类SVM
本文将首先简要概述支持向量机及其训练和推理方程，然后将其转换为代码以开发支持向量机模型。之后然后将其扩展成多分类的场景，并通过使用Sci-kit Learn测试我们的模型来结束。 SVM概述 支持向量机的目标是拟合获得最大边缘的超平面(两个类中最近点的距离)。可以直观地表明，这样的超平面(A)比没有 ......
Unity的粒子总是丢材质
1）Unity的粒子总是丢材质2）C#传给C++的Byte数组如何释放3）CommandBuffer.DrawProcedural在手机上为什么不生效4）游戏加载场景碰撞，会弹出显卡报错，驱动程序超时 这是第359篇UWA技术知识分享的推送，精选了UWA社区的热门话题，涵盖了UWA问答、社区帖子等技 ......
基于相空间重构的混沌背景下微弱信号检测算法matlab仿真,对比SVM,PSO-SVM以及GA-PSO-SVM
1.算法运行效果图预览 SVM: PSO-SVM: GA-PSO-SVM: 以上仿真图参考文献《基于相空间重构的混沌背景下微弱信号检测方法研究》 2.算法运行软件版本 MATLAB2022a 3.算法理论概述 3.1 SVM 支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种用 ......
2. 电力负荷预测-一元回归
1. 负荷预测思路 电力负荷的时间序列通常可以由三部分组成。 \[Y(t) = f(t) + p(t) + X(t) \]\(X(t)\)随机项一般假设为白噪声，即标准正态分布，不改变均值。 \(p(t)\)周期项有两种假设方法 在数据预处理时进行去周期处理，然后在得到预测结果后，再还原周期。 直接 ......
《光复合粒子对康普顿散射的理论解释(普朗克常数是变量)》 回复
《光复合粒子对康普顿散射的理论解释(普朗克常数是变量)》 https://tieba.baidu.com/p/8678440731 1 - cos θ 是 什么鬼 ？ 只听说过 1 - ( cos θ ) ² ， 没听说过 1 - cos θ 。 ......
1. 电力负荷预测概念
本文完全是视频的照抄啊，原视频：数学建模MATLAB语言及应用(2023秋) 1. 预测 1.1 预测定义 预测就是人们根据事物过去发展变化的客观过程和某些规律性，根据事物运动和变化的状态运用各种定性和定量分析方法，对事物未来可能出现的趋势和可能达到的水平所进行的科学推测 1.2 预测、插值区别 插 ......
BOSHIDA DC电源模块如何承受超负荷电流的能力
BOSHIDA DC电源模块如何承受超负荷电流的能力 DC电源模块是现代电子设备中必不可少的部件，它们通常被用来将交流电转换为稳定的直流电，为电子设备提供所需的电力。在某些情况下，DC电源模块可能会遇到超负荷电流的情况，如启动过程中或异常负载等。因此，DC电源模块必须具备承受超负荷电流的能力，以保证 ......
m基于GA-LSTM遗传优化长短期记忆网络的电力负荷数据预测算法matlab仿真
1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要 基于GA-LSTM遗传优化长短记忆网络的电力负荷数据预测算法是一种结合了遗传算法（GA）和长短时记忆网络（LSTM）的混合模型，用于预测电力负荷数据。该算法通过遗传算法优化LSTM模型的超参数，以提高模型的预测性能。下 ......
C++代码实现OnComponentHit事件粒子消失蓝图--斯坦福
蓝图节点 OnComponentBeginOverlap，OnComponentHit等等之类如何迁移到C++中 方法 这些蓝图节点实际上就是一个UE4已经定义好的事件，在蓝图中使用模块的连接来实现事件的触发后续操作。在C++中通过AddDynamic()，进行函数绑定，实现蓝图中的模块操作 动态委 ......