SVM
關注創建者：胖子愛學習 創建時間：2018-12-18
SVM的視頻教程
支持向量機SVM及MATLAB程序視頻算法識別分類擬合預測課程
，SVM回歸分析預測上證開盤指數，SVM的信息粒化時序回歸預測上證開盤指數變化區間，基于SVM算法進行柴油機故障診斷，支持向量機(SVM)算法與其它算法結合思路與希望。 ? ? ?
￥210 2小時32分鐘 298播放
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1-113基于matlab的PSO-SVM多輸入單輸出預測程序
基于matlab的PSO-SVM多輸入單輸出預測程序。PSO對SVM的兩個參數進行優化得到最佳參數值進行預測。并輸出預測誤差等相應結果。程序已調通，可直接運行。 購買后可下載視頻中的源程序文件。
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1-92基于matlab的引力搜索算法優化支持向量機（GSA-SVM）分類模型
基于matlab的引力搜索算法優化支持向量機（GSA-SVM）分類模型，以分類精度為優化目標優化SVM算法的參數c和g，輸出分類可視化結果及適應度變化曲線。數據可更換自己的，程序已調通，可直接運行。 購買后可下載視頻中的源程序文件。
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SVM的實例教程
摘要：本文使用SVM進行回歸；
00 獲取sklearn中糖尿病患者數據
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import datasets, svm
diabetes=datasets.load_diabetes()
train_x=diabetes.data[:342,:]
train_y=diabetes.target[:342]
test_x=diabetes.data[342:,:]
test_y=diabetes.target[342:]
01 SVM線性回歸
regre=svm.LinearSVR()
regre.fit(train_x,train_y)
regre.score(test_x,test_y)
Out[36]: -0.3826827941256945
regre.coef_
Out[37]:
array([ 2.49261883, 0.25752362, 6.21448813, 4.90032452, 2.70896776,
2.61597544, -4.9194174 , 5.41655006, 6.48684744, 3.7077186 ])regre.intercept_
Out[38]: array([103.12986397])
regre.n_iter_
Out[39]: 9
考察參數loss的影響：
regre=svm.LinearSVR(loss='epsilon_insensitive')
regre.fit(train_x,train_y)
regre.score(test_x,test_y)
Out[40]: -0.38589592979512455
展開 摘要：本文使用SVM進行分類；
00 獲取sklearn中鳶尾花數據
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import datasets, svm
iris=datasets.load_iris()
dex1=np.random.choice(150,size=120,replace=False)
dex2=[]
for i in range(150):
if i not in dex1:
dex2.append(i)
train_x=iris.data[dex1,:]
train_y=iris.target[dex1]
test_x=iris.data[dex2,:]
test_y=iris.target[dex2]
01 SVM線性分類
classi=svm.LinearSVC(max_iter=5000)
classi.fit(train_x,train_y)
classi.coef_
Out[21]:
array([[ 0.18423835, 0.45122936, -0.80794123, -0.4507153 ],
[ 0.07950217, -0.8192085 , 0.42309252, -0.99830954],
[-0.96954958, -0.97387786, 1.54891257, 1.68449995]])
classi.intercept_
Out[22]: array([ 0.109562 , 1.31266596, -1.50936256])
classi.n_iter_
Out[23]: 3038
classi.score(test_x
展開 網絡搜索支持向量機（svm）預測方法以歷史的電力負荷為依據，不需要專家經驗，只需對樣本進行訓練，就可以逼近輸入/輸出的關系。
本課題采用網絡搜索svm的方法對電力負荷進行預測系統的設計。支持向量機（Support Vector Machine，SVM）最先由Cortes和Vapnik提出，它是一種有監督的模式識別方法。它的主要思想是建立一個分類決策面。SVM利用核函數將數據映射到高維空間，使其盡可能的線性可分。常用的核函數包括線性核函數、多項式核、徑向基核（RBF）、傅里葉核、樣條核和Sigmoid核函數等。通過比較這些核函數適用的數據特點，無論樣本數據特點是高維還是低維，數據量大還是小，RBF核函數展現了很好的分類性能。因此，選擇RBF作為SVM的分類核函數。
可以看出，優化問題取決于兩個重要參數c和g，這兩個參數會影響SVM的預測性能。SVM預測問題取決于兩個重要參數c和g，這兩個參數會影響SVM的預測性能。為了提高模型的預測性能，引入網格式搜索法（GS）優化模型建立過程中的兩個重要參數。同時避免模型過學習和欠學習的現象發生，采用5倍交叉驗證法以訓練集最小均方根誤差為適應度函數來進行參數尋優。當達到最小均方根誤差時，所得到的c和g為最佳參數。GS中，以0.5為間隔進行全局搜索，c和g的范圍均是（2-10, 210）
總之SVM預測過程為：
（1）輸入數據，規定訓練輸入、訓練輸出、預測輸入和預測輸出
（2）為加快網絡收斂速度，進行數據歸一化處理
（3）參數尋優，網格數搜索開始
（4）得到最優參數建立預測模型，避免模型過學習和欠學習的現象發生，采用5倍交叉驗證法以訓練集最小均方根誤差為適應度函數來進行參數尋優。當達到最小均方根誤差時，所得到的c和g為最佳參數。
展開 基于matlab的期貨預測，利用PSO優化SVM和未優化的SVM進行對比，得到實際輸出和期望輸出結果。線性核函數、多項式、RBF核函數三種核函數任意可選，并給出均方根誤差，相對誤差等結果，程序已調通，可直接運行。
正弦波形發生器
MS4932/MS4932N 包含一個正弦波 PWM 空間向量調整(SVM)。通過電機霍爾信號，角度檢測電路推算電機轉子位置。將 60°分為 32 份，通過 PWM 工作后，馬達的每一相的電流為正弦波。各相位之間的角度為 120°。
添加圖片注釋，不超過 140 字（可選）
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電流反饋和保護
電流反饋電路提供兩個功能： (1) 為電機控制提供電流反饋信號；(2) 過流保護。I_IN 引腳輸出一個 50μA 的電流，從而產生一個直流基準，用來防止負電壓。公式 (1)為 I_FB 和 I_IN 的關系，建議在I_IN 上提供 0.5V 直流電壓偏置。I_IN 最大電壓是 1V。
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SVM的最新內容
模型選擇與訓練
系統提供了三種經典的機器學習模型供用戶選擇：
樸素貝葉斯 (MultinomialNB)
邏輯回歸 (Logistic Regression)
支持向量機 (SVM)
用戶可以通過命令行參數靈活切換模型，并自定義超參數（如 `alpha`、`ngram`）。
正弦波形發生器
MS4932/MS4932N 包含一個正弦波 PWM 空間向量調整(SVM)。通過電機霍爾信號，角度檢測電路推算電機轉子位置。將 60°分為 32 份，通過 PWM 工作后，馬達的每一相的電流為正弦波。
wx_fmt=png"></p><p><br></p><p><strong>3）AutoML模型訓練&評估</strong></p><ul><li>系統自動對比回歸算法，如Random Forest、Deep Learning、SVM等</li><li>自動交叉驗證選擇表現最佳的模型結構</li></ul><p><br></p><p class="ql-align-center"><img
4rCr2lUBi02k3ILMDdwv7l6goaB1ZVoSBqQO8geqKmNaNGs8XnNkIRa1a4m/y8Mms3rxx6vVq+NIAIV3czZ3E1fcCDoQe4g+iJZpUqYKhvRym9pPEbPxQyaqGBbhMqQB5AAoVXbZiVNUSVIZOKkskul6OisJ1Rsm+POVmmkMlQFEeaB7qkufjhSO31clBF5541GQ1DjMTKSm7qyRjKyMQ5LDkTzVGYsm/iruOew3IqpWd8lbPLG3sVm9Ikx4l5s5RcepVgDZ5hAs15hduAUc
gfz47KwwgC5Av8AYILL1Tws7LntymFK+4UCNaanyBC9dn4+C3RP8fH8/Smm7m34x90drTOz2n1Uj8ZNdSG0GneR76ebI6sAOj0QxBIPwB38n4/r6grDTp2F7wQLeMJwc12xBhTB9pNr8R6+9OXKMqW3Djn/AGgAnkZ0yT8v5ARa2mzEjoAf1/UZIG6coF/Xn9jxy1Nv3L4SVm530
編輯
對象識別
使用機器學習進行對象識別
HOG（定向梯度直方圖）特征提取器和 SVM（支持向量機）模型：在深度學習時代之前，它是一種最先進的對象檢測方法。它采用正（包含對象的圖像）和負（不包含對象的圖像）樣本的直方圖描述符，并在此基礎上訓練我們的 SVM 模型。
支持向量回歸
支持向量回歸 （SVR） 是 SVM 中的一種監督學習技術，旨在在高維特征空間中找到最適合訓練數據的超平面，并最大限度地減少回歸任務的預測誤差。SVR 是一種用于預測連續值的技術。在使用 SVR 進行時間序列預測時，它被視為回歸任務。
SVR 的工作原理是繪制最適合數據點的線條（在更簡單的情況下）或表面（在更復雜的情況下）。
輸出：
在 XOR運算上應用 RBF
? 徑向基函數核的實際應用
RBF內核的多功能性和有效性使其適用于各種機器學習任務，包括：
? 支持向量機（SVM）：在SVM中，RBF內核通常用于將數據點映射到更高維的空間，在該空間中可以構建線性決策邊界以分隔類。
? 核化嶺回歸：在回歸任務中，RBF核可用于執行核化嶺回歸，從而允許模型捕獲特征和目標變量之間的非線性關系。
該算法基于貝葉斯稀疏核?法，避免了支持向量機（SVM）的主要局限性。RVM關鍵是為每個權參數 都引入一個單獨的超參數 ，而不是一個共享超參數。程序已調通，可直接運行。
基于matlab的期貨預測，利用PSO優化SVM和未優化的SVM進行對比，得到實際輸出和期望輸出結果。線性核函數、多項式、RBF核函數三種核函數任意可選，并給出均方根誤差，相對誤差等結果，程序已調通，可直接運行。
