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SVM（Support Vector Machine）指的是支持向量機，是常見的一種判別方法。在機器學習領域，是一個有監督的學習模型，通常用來進行模式識別、分類以及回歸分析。

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支持向量機（兵王問題描述）

本文主要內容為采用支持向量機（SVM）解決國際象棋兵王問題。

2023-06-09 標簽：向量機 SVM 機器學習 1352 0

對基于SVM改進型的異步電機直接轉矩控制算法進行梳理

直接轉矩控制在兩相靜止坐標系下分析異步電動機的數學模型，控制電動機的磁鏈和轉矩，它所需要的信號處理工作特別簡單，所用的控制信號使觀察者對于異步電動機的物...

2022-10-14 標簽：異步電機 SVM 控制算法 1238 0

什么是視覺角度的異常檢測用于異常檢測的技術有哪些它在哪里使用

異常是與常態不同、很少發生并且不符合“模式”其余部分的事件。

2023-07-27 標簽：編碼器 SVM 計算機視覺 1159 0

基于SVM改進的異步電機直接轉矩控制系統設計

導讀：本期對基于SVM改進型的異步電機直接轉矩控制算法進行梳理，有兩電平SVM和三電平SVM。

2022-10-14 標簽：控制系統算法異步電機 1008 0

常見的機器學習算法及其應用場景

決策樹是一個樹結構（可以是二叉樹或非二叉樹），其每個非葉節點表示一個特征屬性上的測試，每個分支代表這個特征屬性在某個值域上的輸出，而每個葉節點存放一個輸...

2023-08-11 標簽：算法 SVM 機器學習 940 0

基于非線性電化學阻抗的燃料電池故障診斷方法

電化學阻抗譜(Electrochemical impedance spectroscopy, EIS)有助于燃料電池故障診斷工具開發，對提升其使用壽命具...

2023-10-07 標簽：燃料電池電池電壓 SVM 913 0

對偶支持向量機DSVM

首先，我們回顧一下，對于非線性SVM，我們通常可以使用非線性變換將變量從x域轉換到z域中。

2023-06-01 標簽：Dual 向量機 SVM 911 0

如何利用一些小技巧實現SVM的增量式訓練

同時根據測試精度，可以看出，通過添加第一次訓練多得到的支持向量，而非將全體數據進行二次訓練，能夠達到同樣的效果。

2024-04-25 標簽：向量機 SVM 機器學習 893 0

介紹使用SVA的幾個優勢

SVA支持多時鐘域（clock domain crossing (CDC)）邏輯，例如異步FIFO。

2023-01-13 標簽：fifo CDC SVM 892 0

利用MJF實現一體化多功能可穿戴傳感器的制備

可穿戴傳感器可將人體各種生理信號轉換為可直接觀測的電信號，為了解人體健康提供豐富的信息，有望為人體實時活動、健康狀況提供預測平臺。

2023-11-29 標簽：傳感器濕度傳感器 SVM 842 0

基于兩電平SVM改進的直接轉矩控制

導讀：本期對基于SVPWM的永磁同步電機直接轉矩控制進行全面的分析和仿真搭建。之后與傳統的DTC進行比較，凸顯基于SVPWM改進的DTC方法的有效性。

2023-02-22 標簽：控制器永磁同步電機仿真 809 0

基于SVM的電機異常檢測系統

之前為大家帶來了兩篇關于SVM的介紹與基于python的使用方法。相信大家都已經上手體驗，嘗鮮了鳶尾花數據集了吧。

2024-04-18 標簽：led燈 SVM 機器學習 722 0

深度學習基礎知識(4)

神經網絡的學習：從訓練數據中自動獲取最優權重的過程，是使損失函數的值最小的權重參數。

2023-05-16 標簽：神經網絡函數 SVM 697 0

支持向量機算法

下面看一道例題：有18組數據，有不同的類別屬性，建立SVM模型。

2023-06-18 標簽：向量機 SVM 679 0

使用Python從零實現多分類SVM

支持向量機的目標是擬合獲得最大邊緣的超平面(兩個類中最近點的距離)?？梢灾庇^地表明，這樣的超平面(A)比沒有最大化邊際的超平面(B)具有更好的泛化特性和...

2023-12-07 標簽：算法向量機 SVM 576 0

怎樣使用Python從零實現多分類SVM呢？

本文將首先簡要概述支持向量機及其訓練和推理方程，然后將其轉換為代碼以開發支持向量機模型。

2023-11-09 標簽：向量機 SVM python 551 0

淺析機器學習的基本步驟

在機器學習中，機器學習的效率在很大程度上取決于它所提供的數據集，數據集的大小和豐富程度也決定了最終預測的結果質量。目前在算力方面，量子計算能超越傳統二進...

2023-10-30 標簽：人工智能 SVM 機器學習 400 0

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