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SVM在脑影像数据中的应用

机器学习在重度抑郁症患者中的应用：从分类到治疗结果预测基于原始影像数据的深度学习模型预测脑龄可获得可靠的遗传生物标志物基于功能磁共振成像数据的机器学习对精神分裂症进行分类使用多元表征方法提升对大脑...深度学习在婴儿大脑的磁共振图像分析中的作用（上）参数选择对脑卒中后失语症预测模型的影响大脑数据分类时意外过拟合的危险机器学习在静息态功能磁共振成像中的应用有监督机器学习在系统神经科学中的作用...传统SVM使用的最常见的包装方法是递归特征消除(RFE)，它通过交叉验证在越来越小的特征子集中递归排序来选择特征。正如在第2章中讨论的，交叉验证是一种用于评估SVM等预测模型的多重置换技术。...6.2.3 神经影像中的SVM 支持向量机在脑疾病研究中的应用大多基于神经成像数据。...SVM在神经成像中的应用并不局限于MVPA;神经成像数据的衍生度量，如全局性的图论度量，也可以用作支持向量机的输入。

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SVM算法在项目实践中的应用！

当将这些特征向量输入到类似支持向量机（SVM）这样的图像分类算法中时，会得到较好的结果。...方向梯度直方图(HOG)特征描述符常和线性支持向量机(SVM)配合使用，用于训练高精度的目标分类器。 1.3 微观（硬核）在HOG特征描述符中，梯度方向的分布，也就是梯度方向的直方图被视作特征。...，HOG能较好地捕捉局部形状信息，对几何和光学变化都有很好的不变性； HOG是在密集采样的图像块中求取的，在计算得到的HOG特征向量中隐含了该块与检测窗口之间的空间位置关系。...HOG算法具有以下缺点：特征描述子获取过程复杂，维数较高，导致实时性差；很难处理遮挡问题，人体姿势动作幅度过大或物体方向改变也不易检测（这个问题后来在DPM中采用可变形部件模型的方法得到了改善）；...，其尺度不变性是通过缩放检测窗口图像的大小来实现的；此外，由于梯度的性质，HOG对噪点相当敏感，在实际应用中，在block和Cell划分之后，对于得到各个区域，有时候还会做一次高斯平滑去除噪点。

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怎么理解凸优化及其在SVM中的应用

可以这样理解： 1、定义域为凸集，凸集几何意义表示为：如果集合中任意2个元素连线上的点也在集合C中，则C为凸集，下图左图为凸集，右图为非凸集。...因此在3.2.1推导的公式中，两个大于等于号必须取等号，这就能推导出我们的KKT条件。...在第一个大于等号中，强制其为等号，推导出的条件为： ·条件1（著名的互补松弛定理）：，也就是在第二个大于等号中，强制其为等号，推导出的条件为： ·条件2：拉格朗日不等式约束条件： ·条件3：...凸优化与SVM 1、满足条件回到SVM的初始模型可以看到，是二次函数，典型的凸函数！而约束条件最高阶只有一阶，确实是仿射函数。也就是说，SVM可以套用凸优化理论。...2、建模可以很简单的写出，其拉格朗日形式为：其对偶问题是先求以w、b为参数的min，再求以α为参数的max，这部分具体推导已经在文章《机器学习之SVM原理》中做了，有兴趣可以了解。

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灰色预测模型在matlab数据预测中的应用【编程算法】

概述算法：灰色预测模型用于对原始数据（≥4个）做中短期预测，其中，GM(1,1)模型适用于具有较强的指数规律的序列，只能描述单调的变化过程，而GM(2,1)模型适用于非单调的摆动发展序列或具有饱和的...下面就一起来看看如何将优雅的数学语言转换成matlab语言吧。...通过学习相关算法并将算法转变为实际的编程语言是练习编程的一种重要途径，这不仅可以提升理论认知，还能提高实践动手能力。...鉴于此，matlab爱好者公众号计划推出【编程算法】系列，将逐一介绍各类算法在matlab中实现，与大家一起来在算法的海洋里畅游。...若您对算法感兴趣，并有一定的matlab编程基础，欢迎将所学算法整理成文推送给我们。

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MATLAB中SVM（支持向量机）的用法

注意不是matlab自带的svm实现函数，自带的svm实现函数仅支持分类问题，不支持回归问题；而libsvm不仅支持分类问题，亦支持回归问题，参数可调节，功能更强大。...SVM 怎样能得到好的结果 1. 对数据做归一化（simple scaling） 2. 应用 RBF kernel 3. ...测试关于svm的C以及核函数参数设置———————- C一般可以选择为：10^t , t=- 4..4就是0.0001 到10000 选择的越大，表示对错误例惩罚程度越大，可能会导致模型过拟合在LIBSVM...libsvmpredict函数有三个返回值，不需要的值在Matlab可以用 ~ 进行代替。 -predicted_label：第一个返回值，表示样本的预测类标号。...的个数，必须大于等于2 以上这些参数设置可以按照SVM的类型和核函数所支持的参数进行任意组合，如果设置的参数在函数或SVM类型中没有也不会产生影响，程序不会接受该参数；如果应有的参数设置不正确，参数将采用默认值

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【技术分享】怎么理解凸优化及其在SVM中的应用

---- 导语：本文先介绍了凸优化的满足条件，然后用一个通用模型详细地推导出原始问题，再解释了为什么要引入对偶问题，以及原始问题和对偶问题的关系，之后推导了两者等价的条件，最后以SVM最大间隔问题的求解来说明其可行性...可以这样理解： 1、定义域为凸集，凸集几何意义表示为：如果集合中任意2个元素连线上的点也在集合C中，则C为凸集，下图左图为凸集，右图为非凸集。...因此在3.2.1推导的公式中，两个大于等于号必须取等号，这就能推导出我们的KKT条件。...在第一个大于等号中，强制其为等号，推导出的条件为：条件1（著名的互补松弛定理）： 29.png ，也就是 30.png 在第二个大于等号中，强制其为等号，推导出的条件为：条件2： 31.png 拉格朗日不等式约束条件...凸优化与SVM 1、满足条件回到SVM的初始模型 35.png 可以看到， 36.png 是二次函数，典型的凸函数！而约束条件最高阶只有一阶，确实是仿射函数。

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matlab在axis,matlab中axis的用法

介绍了matlab软件中关于peaks函数的命令及用法。...MATLAB 程式设计与应用 3.基本 XYZ 立体绘图命令在科学目视表示(Scientific…… Matlab 中使用 Plot 函数动态画图方法总结本文来自: MATLAB 爱… (P,T,’.’...matlab 中 m_map 地图工具包的使用 m_… 标签: set| matlab| get和set的用法-matlab中_计算机软件及应用_IT/计算机_专业资料。...matlab中get和set的用法关于matlab 中 get 和 set 的用法求极值点我…… Matlab中下标,斜体,及希腊字母的使用方法_计算机软件及应用_IT/计算机_… Matlab中下标..._斜体_及希腊字母的使用方法_计算机软件及应用_IT/计算机_… ⑦axis([xminxmaxyminymax]) 设置坐标轴的最小最大值; 3)图形的比较显示函数在一般默认的情况下, MATLAB

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LSTM模型在问答系统中的应用

在问答系统的应用中，用户输入一个问题，系统需要根据问题去寻找最合适的答案。 1、采用句子相似度的方式。...该算法通过人工抽取一系列的特征，然后将这些特征输入一个回归模型。该算法普适性较强，并且能有效的解决实际中的问题，但是准确率和召回率一般。 3、深度学习算法。...依然是IBM的watson研究人员在2015年发表了一篇用CNN算法解决问答系统中答案选择问题的paper。...但是对于时序的数据，LSTM算法比CNN算法更加适合。LSTM算法综合考虑的问题时序上的特征，通过3个门函数对数据的状态特征进行计算，这里将针对LSTM在问答系统中的应用进行展开说明。...2016年watson系统研究人员发表了“LSTM-BASED DEEP LEARNING MODELS FOR NON-FACTOID ANSWER SELECTION”，该论文详细的阐述了LSTM算法在问答系统的中的应用

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笔记︱支持向量机SVM在金融风险欺诈中应用简述

欺诈一般不用什么深入的模型进行拟合，比较看重分析员对业务的了解，从异常值就可以观测出欺诈行为轨迹。同时欺诈较多看重分类模型的召回与准确率两个指标。较多使用SVM来进行建模。...召回率，准确率，排序很准的模型排行： 1、SVM 2、随机森林、决策树其中SVM可以像逻辑回归做概率，但是这个概率是点到超平面之间的距离与最长距离之比。...——笔记︱金融风险之欺诈分类以及银行防控体系简述一、SVM线性可分与不可分 1、线性可分与不可分 ?...，泛化能力不足二、核函数 SVM的核函数与神经网络的激活函数一致，不同的场景会用到不同的核函数。...其中RBF函数（高斯核函数），较多应用在异常值处理。 ?

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【C++】map和set在OJ中的应用

其实就建立了原链表结点与拷贝链表每个结点的一种映射关系，方便我们设置拷贝结点的random域。那我们现在C++有了map，搞这个是不是很简单啊：怎么做呢？...首先我们定义一个map，然后遍历原链表，依次拷贝结点，在map中建立源节点与拷贝结点的映射，并链接拷贝链表然后，再遍历原链表设置拷贝结点的random域：如果源节点的random指向空，那么拷贝结点...random也指向空；如果源节点不指向空，那拷贝结点就指向map中对应源节点的random指向的结点对应的拷贝结点 1.2 AC代码来写一下代码 class Solution { public...那我们的map不是会“自动排序”（当然本质是因为中序遍历使得有序）嘛，是的，但是它是按照key的大小进行排（插入的时候比较的是key的大小）的，而我们统计出来的次数是不是放到value里面了。...既然sort不稳定，那我们可以让它变稳定：在我们写的那个控制比较方式的仿函数里面加一个限制条件就行了 class Solution { public: struct Compare

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数据湖存储在大模型中的应用

本次巡展以“智算开新局·创新机”为主题，腾讯云存储受邀分享数据湖存储在大模型中的应用，并在展区对腾讯云存储解决方案进行了全面的展示，引来众多参会者围观。...会中腾讯云高级产品经理林楠主要从大模型的发展回顾、对存储系统的挑战以及腾讯云存储在大模型领域中的解决方案等三个角度出发，阐述存储系统在大模型浪潮中可以做的事情。...同时在OpenAI的研究中，研究人员也发现：在使用相同数量的计算资源进行训练时，更大的模型可以在更少的更新次数后达到最优的性能；模型性能随着训练数据量、模型参数规模的增加呈现幂律增长趋势。...大模型的推理和应用环节对存储的诉求与当前大数据/AI中台对存储的需求大致相同，需要注意的是，基于生成式AI产出的内容更需要关注数据治理，确保内容的合规性。...TStor产品系列旨在打造“公私一体”的存储平台，将公有云存储能力延伸到私有环境中，提供可靠稳定的存储能力和数据处理能力。未来，基于大模型这一新技术的应用和业态将会日趋丰富。

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SRU模型在文本分类中的应用

SRU模型、GRU模型与LSTM模型设计上十分的相似，LSTM包含三个门函数（input gate、forget gate和output gate)，而GRU模型是LSTM模型的简化版，仅仅包含两个门函数...reset gate决定先前的信息如何结合当前的输入，update gate决定保留多少先前的信息。如果将reset全部设置为1，并且update gate设置为0，则模型退化为RNN模型。...从图1和图2可以看出，一次计算需要依赖于上一次的状态s计算完成，因此作者修改网络结构为图3，类似于gru网络，只包含forget gate和reset gate，这两个函数可以在循环迭代前一次计算完成，...2：由于本次实验对比采用的是定长模型，因此需要对文本进行截断（过长）或补充（过短）。 3：实验建模Input。...单向GRU/LSTM/SRU的算法只能捕获当前词之前词的特征，而双向的GRU/LSTM/SRU算法则能够同时捕获前后词的特征，因此实验采用的双向的序列模型。

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C++代码中的内存模型应用及其物理结构

理解C++内存模型和其对应的物理结构对编写高效、可靠的代码至关重要。本文将对日常编程中C++内存模型的应用进行归纳总结，并阐述内存模型与物理结构的关系。...一、C++代码中的内存模型应用在我们平时编写的C++代码中，根据变量的生命周期和作用域，它们可能会分布在不同的内存模型中。栈：函数的局部变量和函数参数都存储在栈中。...} D --> H{全局变量和静态变量} E --> I{常量，如字符串常量} 二、内存模型与物理结构 C++内存模型的物理结构取决于操作系统和硬件的实现。...堆的大小由可用的虚拟内存大小决定。值得注意的是，虽然我们经常说数据存储在堆或栈上，但在现代操作系统中，这些内存模型通常都是虚拟的，由操作系统的内存管理器映射到物理RAM上。...三、总结理解C++内存模型的应用及其物理结构可以帮助我们更好地理解程序的运行机制，从而编写出更高效、更可靠的代码。希望本文能对你有所帮助！

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围观SVM模型在分类和预测问题上的强悍表现！

01 前言在上一期的《手把手教你如何由浅入深地理解线性SVM模型》中我们分享了线性SVM模型的来龙去脉，得到很多读者朋友的点赞和支持，本期我们继续分享SVM模型的其他知识，即两个实战的案例，分别用于解决分类问题和预测问题...首先使用线性可分SVM对手体字母数据集建模，由于该模型会受到惩罚系数C的影响，故应用交叉验证的方法，从给定的几种C值中筛选出一个相对合理的，代码如下： # 导入第三方模块 from sklearn import...相比于线性可分SVM模型来说，基于核技术的SVM表现了极佳的效果，模型在训练数据集上的平均准确率高达97.34%，而且其在测试数据集的预测准确率也接近98%，说明利用非线性可分SVM模型拟合及预测手体字母数据集是非常理想的...回归模型 svr = svm.SVR() # 模型在训练数据集上的拟合 svr.fit(X_train,y_train) # 模型在测试上的预测 pred_svr = svr.predict(X_test...进而可以说明，在利用SVM模型解决分类或预测问题时，需要对模型的参数做必要的优化。 04 结语 OK，本文的案例实战分享就到这里，如果你有任何问题，欢迎在公众号的留言区域表达你的疑问。

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【实践】HMM模型在贝壳对话系统中的应用

对话系统是一个庞大的系统，涉及的问题很多，本文主要讲解隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model,HMM）在对话管理（Dialog Management,DM）中的应用。...而HMM模型是比较经典的解决序列问题的机器学习模型，所以，在DM的动作决策问题上首先尝试了HMM模型。本文将结合实际案例从理论推导、模型构建、实验分析三个方面对HMM模型在DM中的应用进行详细解析。...因此，分析经纪人的什么动作类型能够促使转委托就十分重要。在多轮对话中解决动作决策的方法比较多，下面将详细讲解HMM模型在对话管理中的应用。...最大的参数；解决方法：Baum-Welch算法（EM算法）由于本文介绍的HMM模型在对话管理中的应用就是已知观测序列，求参数的学习问题，对应的是上述三个问题中的第3个问题，由于隐状态序列是未知的，因此采用的是...在模型训练中，我们训练10轮，选取其中得分最大的一轮训练结果作为预测的 ? 模型：例如上述图片展示的训练过程，选取第4轮训练的模型作为预测模型。

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matlab中dde23函数_时滞模型的matlab编程

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。延迟微分方程 matlab提供了dde23求解非中性微分方程。...dde23的调用格式如下： sol = dde23(ddefun,lags,history,tspan) lags是延迟量，比如方程中包含y1(t-0.2)和y2(t-0.3)则可以使用lags=[...这里的ddefun必须采用如下的定义方式： dydt = ddefun(t,y,Z) 其中的Z(:,1)就是y(t-lags(1)),Z(:,2)就是y(t-lags(2)）… 下面是使用dde23...求解延迟微分方程的两个例子。...(1+y(1)) ); y(2)*( (2+sin(t))*10^(-5) + 9*Z(1,2)/(1+Z(1,2)) – Z(2,1) )]; %y(1)表示x_1(t)，因为dde求解的结果中

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MATLAB在数学建模中的应用.1

为了和Excel联动，可以在工具目录打开这个xlam的文件接着在excel里面就会出现这个 https://www.mathworks.com/help/matlab/ref/load.html...下表列出了 format 的值。format 中的空白字符将被忽略。...各种读取格式读取时时对应的也可以使用内置的导入器支持的文件内容丰富文本文件可以在右侧预览在最上面可以看到数据的类型生成的调用函数老实讲，matlab太好用了。。。...delimiter, 'TextType', 'string', 'ReturnOnError', false, 'EndOfLine', '\r\n'); 根据格式读取数据列，太贴心了这个函数可以读取你在截切版中复制的数据...，肯定是拿人口模型开刀：一开始就是长的这样然后做对数变换，其实就是一种放缩我觉得这个也是几种常见的拟合方法指数拟合幂函数拟合知乎一位朋友对对数这个东西的解释 https

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朴素贝叶斯模型(NBM)详解与在Matlab和Python里的具体应用

1、考虑训练样本中类别B[j]的概率值P(B[j]) 　　　　P(B[j]) = 类别为B[j]的训练样本数 / 总训练样本数t 　　2、考虑训练样本中特征A[i]在类别B[j]中的出现的相对概率值P(...的安装目录的TOOLBOX目录下，如D:\MATLAB7\toolbox\ 2、打开Matlab，在MATLAB命令窗口中输入以下命令： >> cd...推理机制及推理引擎为了提高运算速度，使各种推理算法能够有效应用，BNT工具箱采用了引擎机制，不同的引擎根据不同的算法来完成模型转换、细化和求解。这个推理过程如下。...（6）使用算法：一个常见的朴素贝叶斯应用是文档分类。...我们通过分析每个句子中的每个词，在粗口句或是正常句出现的概率，可以找出那些词是粗口。

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Matlab中CIC滤波器的应用

若R=8，M=1，N=5，那么CIC滤波器的频响如下所示： ? Matlab中CIC滤波器的使用在Matlab中，有两个函数可以生成CIC滤波器。...下面我们分别来看这两个函数的使用方法。生成滤波器模型首先来看如何用fdesign.decimator生成一个CIC滤波器和其补偿滤波器，并查看CIC滤波器、补偿滤波器、级联滤波器的频响。...滤波操作如果要用上面生成的CIC模型来完成滤波操作，可以用dsp.SignalSource函数，该函数用于生成信号源，函数的第一个参数是原信号，第二个参数是每帧的点数。...（至于为什么要分成不同的帧本人也不是很清楚，只是按照Mathworks提供的例程来完成）下面的例子中，我们要完成的是对输入的1024点的信号进行抽4的CIC滤波，在dsp.SignalSource...中我们指定一帧为64个点，因此总共有1024/64=16帧，在抽4之后，每帧的长度就是64/4=16；所以定义的y是一个16x16的矩阵，其中每一行为一帧的滤波结果，将16行拼接起来，就是输出的1024

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FFM模型在点击率预估中的应用实践

近期参加了kesci平台上的云脑机器学习训练营，接触到了FFM模型，因此这篇文章，将主要讲述FFM模型在CTR预估中的应用。...Machine）的升级版模型，美团点评技术团队在站内CTR/CVR的预估上使用了该模型，取得了不错的效果。...，所以在应用模型时直接弃用了这一天的数据；另外时间段上可以看到工作时间和非工作时间的浏览数是明显不同的。...特征工程做完之后，就是对数据格式的转换（转换成FFM模型需要的格式：“field_id:feat_id:value”），以及使用模型进行训练了： ###将数据格式转换为FFM模型需要的格式，分别对类别型和数值型数据做处理...划重点：数值型特征必须先进行归一化，且必须保证训练集和测试集在同个变换空间内。本文只是介绍对FFM模型的简单应用，在特征工程上没有特别的花费功夫，适合初学者了解这个模型的使用。

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