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什么是SVMSVM（全称SupportVectorMachine）中文名支持向量机。SVM是一种监督机器学习算法，是一种二分类模型，它的目的是寻找一个超平面来对样本进行分割，分割的原则是间隔最大化，最终转化为一个凸二次规划问题来求解。可用于分类或回归挑战。然而，它主要用于分类问题。最大间隔与分类

文章目录支持向量机导入图片测试算法fromgoogle.colabimportdrivedrive.mount("/content/drive")Drivealreadymountedat/content/drive;toattempttoforciblyremount,calldrive.mount("/content/drive",force_remount=True).支持向量机fromnumpy

文章目录谷歌笔记本（可选）SMO高效优化算法谷歌笔记本（可选）fromgoogle.colabimportdrivedrive.mount("/content/drive")Mountedat/content/driveSMO高效优化算法importrandomdefloadDataSet(fileName):dataMat=[]labelMat=[]fr=open(fileN

背景传统的图像生成模型有GAN，VAE等，但是存在模式坍缩，即生成图片缺乏多样性，这是因为模型本身结构导致的。而扩散模型拥有训练稳定，保持图像多样性等特点，逐渐成为现在AIGC领域的主流。扩散模型正如其名，该方法是从自然界的扩散现象（热力学第二定律、熵增）得到启发，认为任意我们想要的图

1.alpha2的修剪ify1!=y2:α1-α2=k#不用算k的具体大小ifk>0:#上图的左下这条线α2的区间(0,c-k)k<0:#上图的左下这条线α2的区间（-k,C）所以：L=max(0,-k)#k>0还是<0都统一表达了H=min(c,c-k)else:y1=y2右边的图同理2.参

支持向量机学习笔记（三）前言两篇文章阐述了支持向量机的原理，在数学的海洋中遨游了快一周，实在撑不下去了，现在准备亲自来实现一把支持向量机的学习算法，序列最小最优化算法，依然需要数学知识和少量的编程基础。参考的书籍为李航的《统计学习方法》和PeterHarrington的《机器学习实战》，参

前言最近AI绘图非常的火，其背后用到的核心技术之一就是DiffusionModel（扩散模型），虽然想要完全弄懂DiffusionModel和其中复杂的公式推导需要掌握比较多的前置数学知识

一、简介支持向量机是一类按监督学习方式对数据进行二元分类的广义线性分类器，其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面。SVM使用铰链损失函数计算经验风险并在求解系

SVM--支持向量机SVM简介​ 支持向量机（supportvectormachines,SVM）是一种二分类模型，它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器，间隔最大使它有别于感知机；SV

1.支持向量机简介英文名为SupportVectorMachine简称为SVM，是一种二分类模型线性可分支持向量机：如下图就可以通过一条红色的直线将蓝色的球和红色的球完全区分开，该直