向量与矩阵（2）
1、将三个向量组成一个矩阵 2、矩阵的秩 rank（A） 若矩阵的秩小于矩阵的行数，表示这个矩阵是可逆的，从三维的角度来说就是是共面的，数学上我们可以进行行列式的变换 3、向量方向余弦的计算 我们要补充一下，向量的模 向量的模我们一般是V1=[1,2,1] 那么 模= 2.4495 方向余弦矩阵：分别绕着XYZ轴旋转得到： 4、向量的内积=sum(X.*Y) 5、向量的夹角===Cos...
【菜菜的sklearn课堂笔记】支持向量机-SVC真实数据案例：预测明天是否会下雨-建模与模型评估以及不同方向的调参
衡的参数class_weight，解决多分类问题的参数decision_function_shape，控制概率的参数probability，控制计算内存的参数cache_size，属性主要包括调用支持向量的属性support_vectors_和查看特征重要性的属性coef_。接口中，我们学习了最核心的decision_function。除此之外，我们介绍了分类模型的模型评估指标：混淆矩阵和ROC曲线，...
支持向量机-关于predict_proba、decision_function
前一篇文章中，对 prob = pd.DataFrame(clf.decision_function(Xtest)) prob.loc[prob.iloc[:,0] >= 0.13157937002761821,"y_pred"] = 1prob.loc[prob.iloc[:,0] < 0.13157937002761821,"y_pred"] = 0 有疑问，为什么比阈值大的标签就是1，反之就...
每天5分钟机器学习算法：支持向量机之硬间隔分类器以及SMO算法
本文重点 我们前面把支持向量机需要准备的知识大多数都介绍了，之后我们也介绍了支持向量机的目标函数了，接下来我们要对这个目标函数进行优化了。 优化 这就是目标函数，上一节文章中我们从多角度进行了介绍，那么这里就不多说了，下面继续进行处理，构造拉格朗日函数： 然后我们利用之前的强对偶性对其转换： 从最小到最大的转换，可以让我们先优化w，b，也就是下面我们可以看到w和b可以被λ表示，这样就降低了复杂度了，λ...
支持向量机
文章目录 基本思想硬间隔软间隔核函数概率化输出优缺点参考文献附录 支持向量机（Support Vector Mechine, SVM）是由统计学习之父弗拉基米尔·瓦普尼克提出的。他在 1963 年就提出了相关概念，但由于他当时身在苏联且当时苏联学术界几乎不与西方交流，所以并未得到重视。1990 年他前往美国，他将之前的研究工作整理发表，支持向量机很快就变得火热。 本文只是对 SVM 进行浅显...
异常检测 | MATLAB实现基于支持向量机和孤立森林的数据异常检测(结合t-SNE降维和DBSCAN聚类)
异常检测 | MATLAB实现基于支持向量机和孤立森林的数据异常检测(结合t-SNE降维和DBSCAN聚类) 目录 异常检测 | MATLAB实现基于支持向量机和孤立森林的数据异常检测(结合t-SNE降维和DBSCAN聚类) 效果一览 基本介绍 模型准备 模型设计 参考资料 效果一览 基本介绍 ...
删除其单元格与给定向量匹配的数据帧行
本文介绍了删除其单元格与给定向量匹配的数据帧行的处理方法，对大家解决问题具有一定的参考价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧！ 问题描述 我有大量的数据框架，不同数量的列和行。我将搜索数据帧中的给定向量的值，并删除与该给定向量的值匹配的单元格行。我希望将其作为一个函数，因为我必须在多个可变行和列的数据框上运行它，并且我希望避免循环的。 例如 ff< -structure（list（j.1 = 1...
括号使向量不同.向量表达式究竟是如何计算的?
本文介绍了括号使向量不同.向量表达式究竟是如何计算的?的处理方法，对大家解决问题具有一定的参考价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧！ 问题描述 我有一个如下的数据框:I have a data frame as follows:planets type diameter rotation ringsMercury Terrestrial planet 0.382 58.64 FALSE ...
R：在data.frame中以行的形式插入一个向量
本文介绍了R：在data.frame中以行的形式插入一个向量的处理方法，对大家解决问题具有一定的参考价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧！ 问题描述 我可以在 data.frame 中的行中插入向量吗？如果是这样的话？Can I insert a vector as a row in a data.frame? If so how?推荐答案我不会声称这是最优雅和漂亮的解决方案，但它得到任...
【回归预测-lssvm】基于粒子群算法优化最小二乘支持向量机lssvm实现数据回归预测附matlab代码
⛄ 内容介绍 准确预测光伏电站输出功率,是促进光伏并网发电,提高电网运行稳定性的主要途径之一.该文提出一种基于粒子群算法最小二乘支持向量机(particle swarm optimization and least squares support vector machine,PSO-LSSVM)的日前光伏功率预测方法,该方法首先利用粒子群算法的全局搜索能力来获取最小二乘支持向量机的惩罚因子和核函数...