支持向量机，英文为Support Vector Machine，简称SV机（论文中一般简称SVM）。它是一 种监督式学习的方法，它广泛的应用于统计分类以及回归分析中。
2020-01-28 16:01
支持向量机(Support Vector Machine: SVM)是一种非常有用的监督式机器学习算法
2018-04-02 08:52
在大模型时代，向量模型的重要性进一步增强。尤其是在检索增强生成（RAG）场景中，它成为了一个核心组件，用于解决大模型的上下文长度限制、幻觉问题和知识注入问题。
2023-11-02 14:53
支持向量机结合了感知机和logistic回归分类思想，假设训练样本点(xi,yi)到超平面H的几何间隔为γ(γ>0)，由上节定义可知，几何间隔是点到超平面最短的距离，如下图的红色直线：
2018-11-23 08:58
J-Link作为被广泛使用的调试器，提供了多种配套的软件工具。例如命令配置软件J-Link Commander，GDB server，J-Flash等。其中，J-Lin
2022-08-01 12:20
支持向量机(Support Vector Machine: SVM)是一种非常有用的监督式机器学习算法
2018-04-02 08:49
、背景）则相对保留。这种平滑处理有助于去除图像中的噪声，改善图像质量。 边缘保留 ： 与其他平滑滤波方法相比，高斯滤波在平滑图像的同时能够较好地保留图像的边缘信息。这是因为高斯滤波的权重分布是连续的，并且在中心像素点
2024-09-29 09:36
本文主要介绍了高斯滤波器的原理及其实现过程。
2022-04-27 09:06
根据机器学习相关介绍(9)——支持向量机(线性不可分情况)，通过引入松弛变量δi将支持向量机推广至解决非线性可分训练样本分类的方式不能解决所有非线性可分训练样本的分类问
2023-05-16 11:20
二维高斯函数具有旋转对称性，即滤波器在各个方向上的平滑程度是相同的。一般来说，一幅图像的边缘方向是事先不知道的，因此，在滤波前是无法确定一个方向上比另一方向上需要更多的平滑。旋转对称性意味着高斯平滑滤波器在后续边缘检测中不会偏向任一方向。
2018-04-09 15:54
