,控制系统的任务是判断是是否有意外情况出现,例如产品质量过低,机器产生奇怪的震动或者机器零件脱落等。相对来说容 ...
前言 最近老板有一个需求,做单样本检测,也就是说只有一个类别的数据集与标签,因为在工厂设备中,控制系统的任务是判断是是否有意外情况出现,例如产品质量过低,机器产生奇怪的震动或者机器零件脱落等。相对来说容易得到正常场景下的训练数据,但故障系统状态的收集示例数据可能相当昂贵,或者根本不可能。如果可以模拟一个错误的系统状态,问题就好解决多了,但无法保证所有的错误状态都被模拟到,所以只能寻找单样本检测相关 ...
2019-05-11 15:45 20 19259 推荐指数:
,控制系统的任务是判断是是否有意外情况出现,例如产品质量过低,机器产生奇怪的震动或者机器零件脱落等。相对来说容 ...
说实话,凡是涉及到要证明的东西(理论),一般都不好惹。绝大多数时候,看懂一个东西不难,但证明一个东西则需要点数学功底,进一步,证明一个东西也不是特别难,难的是从零开始发明这个东西的时候,则显得艰难 ...
四篇笔记链接为: Python机器学习笔记:SVM(1)——SVM概述 Python机器学习笔记:S ...
完整代码及其数据,请移步小编的GitHub 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/MachineLearningNote 前言 整理SVM(support vector machine)的笔记是一个非常麻烦的事情,一方 ...
上一节我学习了SVM的推导过程,下面学习如何实现SVM,具体的参考链接都在第一篇文章中,SVM四篇笔记链接为: Python机器学习笔记:SVM(1)——SVM概述 Python机器学习笔记:SVM(2)——SVM核函数 Python机器学习笔记:SVM(3)——证明SVM ...
本文申明:本文原创,如转载请注明原文出处。 引言:上一篇我们讲到了logistic回归,今天我们来说一说与其很相似的svm算法,当然问题的讨论还是在线性可分的基础下讨论的。 很多人说svm是目前最好的分类器,那我们就来看看我们的svm好在哪里。 一:初识svm 问题:用一条直线把下图的圆球 ...
前面已经对感知机和SVM进行了简要的概述,本节是SVM算法的实现过程用于辅助理解SVM算法的具体内容,然后借助sklearn对SVM工具包进行实现。 SVM算法的核心是SMO算法的实现,首先对SMO算法过程进行实现,先对一些辅助函数进行定义: 然后实现一个简化版 ...
背景 之前所讨论的SVM都是非常严格的hard版本,必须要求每个点都被正确的区分开。但是,实际情况时很少出现这种情况的,因为噪声数据时无法避免的。所以,需要在hard SVM上添加容错机制,使得可以容忍少量噪声数据。 "软"化问题 软化SVM的思路有点类似正规化,在目标函数添加错误累加 ...