JAVA实现SVM算法及其神经网络应用

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svm神经网络
svm算法
0 下载量 28 浏览量 更新于2024-10-22 收藏 59KB RAR 举报
资源摘要信息: "SVM算法，JAVA神经网络实现与研究" SVM（支持向量机）是一种重要的机器学习算法，主要用于分类问题。它通过寻找决策边界来最大限度地分割不同类别的数据点，其核心思想是通过一个最优超平面来实现分类。在优化过程中，SVM试图最大化两个类别之间的边界，使得它们之间的间隔最大化，从而提高模型的泛化能力。 在本次提供的资源中，我们可以看出资源文件名包含了"SVM"和"java"两个关键词，表明该资源很可能涉及使用Java语言来实现SVM算法。同时，标题中还提到了"神经网络"，这可能是作者在实现SVM的同时，尝试将其与神经网络的某些概念或方法结合起来。使用Java实现SVM算法是一个挑战，因为通常情况下，SVM的实现会选择Python、R或者MATLAB这类更擅长数值计算的高级语言。 在Java中实现SVM算法需要处理多个方面的问题，例如数据的预处理、核函数的选择、优化算法的实现等。Java虽然在机器学习领域的使用不如Python广泛，但它在工程应用、大型系统开发中具有优势，这可能也是作者选择Java语言进行算法实现的原因之一。 考虑到资源描述中的"自己写的"，我们可以推断这是一个个人或小团队的项目，而非商业化的成熟软件。因此，该资源对于寻求了解和学习如何用Java实现SVM算法的学习者来说可能非常有价值。文件名中的"***.txt"可能是一个链接或文件说明的文本，而"java"可能表示该压缩包中包含了Java源代码或相关的项目文件。 标签中的"svm__java"、"svm神经网络"、"java__svm"、"java_svm"和"svm算法"等，都是用来描述该资源的主要内容和关键词，它们指明了资源与Java语言以及SVM算法的紧密联系。对SVM算法的深入理解，可以进一步帮助在Java中实现该算法的开发者，使其更加适应于特定的工程问题。 总的来说，这个资源涵盖了以下几个知识点： - SVM算法的基本原理和应用场景。 - Java语言在机器学习算法实现中的应用。 - SVM与神经网络结合的可能方法和实现方式。 - SVM算法在实际项目中的应用，如分类问题的解决。 - Java语言在SVM算法实现中的挑战和优势。 - 个人项目在算法实现与研究中的价值和局限性。 针对Java开发者或机器学习研究者而言，这个资源可能会包含实用的代码示例、项目结构和实现SVM算法的思路，有助于学习者加深对SVM算法的理解，并在Java语言环境中实践算法的实现。

SVM.rar_HTK_speech svm_speech svm matlab_svm matlab speech_svm 音

2022-09-21 上传
标题中的"SVM.rar_HTK_speech svm_speech svm matlab_svm matlab speech_svm 音"表明这个压缩包包含了关于支持向量机（SVM）在语音识别中的应用，特别是使用MATLAB结合HTK（Hidden Markov Model Toolkit）进行特征...

SVM.rar_SVM_svm 分类_svm算法

2022-09-20 上传
在标题“SVM.rar_SVM_svm 分类_svm算法”中，我们可以推测这是一个关于SVM分类算法的资源包，包含了实现SVM算法的代码或案例。 SVM的核心思想是找到一个最优超平面作为决策边界，将不同类别的样本点最大程度地分开...

SVM.rar_SVM_matlab_vector

2022-09-23 上传
在提供的"svm.rar_SVM_matlab_vector"压缩包中，包含了三个MATLAB脚本文件：run_svm_fr.m、run_svm_at.m以及run_svm.m。MATLAB是一种广泛用于数值计算和科学可视化的编程环境，特别适合处理数据和实现算法，包括SVM...

coefs=model_svm.coef_ intercept=model_svm.intercept_

2023-05-16 上传
`model_svm.coef_` 返回一个数组，其中包含每个特征的权重系数。如果你的数据集有 $n$ 个特征，那么这个数组的长度就是 $n$。 `model_svm.intercept_` 返回一个实数，表示决策函数的截距。 这些权重系数和截距可以...

plt.scatter(svm.support_vectors_[:, 0], svm.support_vectors_[:, 1], color='red', marker='x')这句代码什么意思

2023-06-09 上传
其中，svm.support_vectors_[:, 0]表示SVM分类器中支持向量的X轴坐标，svm.support_vectors_[:, 1]表示SVM分类器中支持向量的Y轴坐标，color='red'表示散点的颜色为红色，marker='x'表示散点的标记为"x"。...

Traceback (most recent call last): File "/home/pi/shexiang.py", line 3, in <module> svm = cv2.ml.SVM_load("svm.xml") cv2.error: OpenCV(4.5.1) ../modules/ml/src/svm.cpp:2206: error: (-212:Parsing error) Missing or invalid SVM type in function 'read_params'

2023-06-10 上传
这个错误可能是由于 SVM 模型文件 `svm.xml` 的格式不正确导致的。您可以尝试重新生成 SVM 模型，确保其格式正确。这里提供一份 SVM 模型生成代码的示例供参考： ``` import cv2 import numpy as np # 加载训练...

# extract dataset x1_x2_train = data_train[:, :-1] t_train = data_train[:, 2] # x1_x2_test = data_test[:, :-1] t_test = data_test[:, 2] if choice == 1: model = svm_bi.SVM(svm_bi.linear_kernel) elif choice == 2: #model = SVM(polynormal_kernel) model = svm_bi.SVM(svm_bi.gaussian_kernel) #model = svm_bi.SVM(svm_bi.sigmoid_kernel) elif choice == 3: model3 = svm_multi.SVM_Multi() elif choice == 4: from sklearn.svm import SVC model4 = SVC(kernel='sigmoid') else: exit() support_vec = None if choice == 4: model4.fit(x1_x2_train, t_train) pred_train = model4.predict(x1_x2_train) pred_test = model4.predict(x1_x2_test) elif choice == 1 or choice == 2: support_vec = model.train(data_train) # shape(N,1) [pred_t] pred_train = model(x1_x2_train) pred_test = model(x1_x2_test) elif choice == 3: support_vec = model3.train(data_train) pred_train = model3(x1_x2_train) pred_test = model3(x1_x2_test) else: support_vec = None pred_train = None pred_train = None，这段代码的含义是什么

2023-06-11 上传
如果选择了 sklearn SVM（choice=4），则使用 sklearn.svm.SVC(kernel='sigmoid') 建立模型。 然后，根据选择的 SVM 模型类型，使用训练集数据进行训练，并对训练集和测试集进行预测。如果选择的是 sklearn SVM ...

import numpy as np import cv2 as cv import matplotlib.pyplot as plt a = np.random.randint(90,96,size=(20,2)).astype(np.float32) b = np.random.randint(95,101,size=(20,2)).astype(np.float32) data = np.vstack((a,b)) data = np.array(data,dtype=np.float32) a_label = np.zeros((20,1)) b_label = np.ones((20,1)) label = np.vstack((a_label,b_label)) label = np.array(label,dtype=np.float32) svm = cv.ml.SVM_create() svm.setType(cv.ml.SVM_C_SVC) svm.setKernel(cv.ml.SVM_LINEAR) svm.setC(0.01) result = svm.train(data,cv.ml.ROW_SAMPLE,label) test = np.array([[93.92, 96.97]], dtype=np.float32) p1, p2 = svm.predict(test) plt.scatter(a[:,0],a[:,1],s=80,c="g",marker="o") plt.scatter(b[:,0],b[:,1],s=80,c="b",marker="s") plt.scatter(test[:,0],test[:,1],s=80,c="r",marker="*") plt.show() print(p1, p2)为什么代码会报下列错误n the case of classification problem the responses must be categorical; either specify varType when creating TrainData, or pass integer responses in function 'cv::ml::SVMImpl::train'

2023-05-27 上传
svm.setKernel(cv.ml.SVM_LINEAR) svm.setC(0.01) result = svm.train(train_data) test = np.array([[93.92, 96.97]], dtype=np.float32) p1, p2 = svm.predict(test) plt.scatter(a[:,0],a[:,1],s=80,c="g",...

a=np.random.randint(90,96,size=(20,2)).astype(np.float32) b=np.random.randint(95,101,size=(20,2)).astype(np.float32) data=np.vstack((a,b)) data=np.array(data,dtype="float32") alabel=np.zeros((20,1)) blabel=np.ones((20,1)) label=np.vstack((alabel,blabel)) label=np.array(label,dtype="float32") svm=cv.ml.SVM_create() svm.setType(cv.ml.SVM_C_SVC) svm.setKernel(cv.ml.SVM_LINEAR) svm.setC(0.01) result=svm.train(data,cv.ml.ROW_SAMPLE,label) test=np.vstack(([93.92],[96.97])) test=np.array(test,dtype=np.float32) p1,p2=svm.predict(test) plt.scatter(a[:,0],a[:,1],80,"g","o") plt.scatter(b[:,0],b[:,1],80,"b","s") plt.scatter(test[:,0],test[:,1],80,"r","*") plt.show() print(p1,p2)代码哪里需要修改

2023-05-27 上传
4. 在使用svm.predict函数时，应该将测试数据作为二维数组传递，例如：svm.predict(np.array([[93.92, 96.97]], dtype=np.float32))。 下面是修改后的代码： ```python import numpy as np import cv2 as cv ...

import cv2 import numpy as np def hog(img): hog = cv2.HOGDescriptor((20,20),(8,8), (4,4),(8,8),9,1,-1,0,0.2,1,64,True) hog_descriptor=hog.compute(img) hog_descriptor=np.squeeze(hog_descriptor) return hog_descriptor img = cv2.imread((r'C:\Users\Administrator\Pictures\Camera Roll\8.png',0) digits=[np.hsplit(row,100) for row in np.vsplit(img,50)] labels = np.repeat(np.arange(10),500)[:,np.newaxis] hogdata = [list(map(hog,row)) for row in digits] trainData = np.float32(hogdata).reshape(-1,144) svm = cv2.ml.SVM_create() #设置相关参数 svm.setKernel(cv2.ml.SVM_LINEAR) svm.setType(cv2.ml.SVM_C_SVC) svm.setC(2.67) svm.setGamma(5.383) svm.train(trainData, cv2.ml.ROW_SAMPLE, labels) #训练模型 #用绘图工具创建的手写数字5图像（大小为20*20）进行测试 test= cv2.imread(r'C:\Users\Administrator\Pictures\Camera Roll\6.png') #打开图像test_data=hog(test) test_data=test_data.reshape(1,144).astype(np.float32) result = svm.predict(test_data)[1] print('识别结果：',np.squeeze(result)) #用绘图工具创建的手写数字8图像（大小为20*20）进行测试 test= cv2.imread('d8.jpg',0) test_data=hog(test) test_data=test_data.reshape(1,144).astype(np.float32) #转换为测试数据 result = svm.predict(test_data)[1] print('识别结果：',np.squeeze(result))纠正代码

2023-06-06 上传
12. 第十三行 `svm.setKernel(cv2.ml.SVM_LINEAR) svm.setType(cv2.ml.SVM_C_SVC) svm.setC(2.67) svm.setGamma(5.383) svm.train(trainData, cv2.ml.ROW_SAMPLE, labels)`，该行代码中的多个函数调用应该分别放在一...
御道御小黑
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