93基于matlab的萤火虫算法优化支持向量机（GSA-SVM）分类模型

2023-12-03 05:20

文章标签 算法 matlab 优化分类模型支持 93 向量 svm 萤火虫 gsa

本文主要是介绍93基于matlab的萤火虫算法优化支持向量机（GSA-SVM）分类模型，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

基于matlab的萤火虫算法优化支持向量机（GSA-SVM）分类模型，以分类精度为优化目标优化SVM算法的参数c和g，输出分类可视化结果。数据可更换自己的，程序已调通，可直接运行。

93萤火虫算法优化支持向量机 (xiaohongshu.com)

这篇关于93基于matlab的萤火虫算法优化支持向量机（GSA-SVM）分类模型的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

http://www.chinasem.cn/article/448216。 23002807@qq.com

Vue3 的 shallowRef 和 shallowReactive：优化性能

大家对 Vue3 的 ref 和 reactive 都很熟悉，那么对 shallowRef 和 shallowReactive 是否了解呢？在编程和数据结构中，“shallow”（浅层）通常指对数据结构的最外层进行操作，而不递归地处理其内部或嵌套的数据。这种处理方式关注的是数据结构的第一层属性或元素，而忽略更深层次的嵌套内容。 1. 浅层与深层的对比 1.1 浅层（Shallow）定义

大模型研发全揭秘：客服工单数据标注的完整攻略

在人工智能（AI）领域，数据标注是模型训练过程中至关重要的一步。无论你是新手还是有经验的从业者，掌握数据标注的技术细节和常见问题的解决方案都能为你的AI项目增添不少价值。在电信运营商的客服系统中，工单数据是客户问题和解决方案的重要记录。通过对这些工单数据进行有效标注，不仅能够帮助提升客服自动化系统的智能化水平，还能优化客户服务流程，提高客户满意度。本文将详细介绍如何在电信运营商客服工单的背景下进行

不懂推荐算法也能设计推荐系统

本文以商业化应用推荐为例，告诉我们不懂推荐算法的产品，也能从产品侧出发，设计出一款不错的推荐系统。相信很多新手产品，看到算法二字，多是懵圈的。什么排序算法、最短路径等都是相对传统的算法（注：传统是指科班出身的产品都会接触过）。但对于推荐算法，多数产品对着网上搜到的资源，都会无从下手。特别当某些推荐算法和 “AI”扯上关系后，更是加大了理解的难度。但，不了解推荐算法，就无法做推荐系

基于人工智能的图像分类系统

目录引言项目背景环境准备硬件要求软件安装与配置系统设计系统架构关键技术代码示例数据预处理模型训练模型预测应用场景结论 1. 引言图像分类是计算机视觉中的一个重要任务，目标是自动识别图像中的对象类别。通过卷积神经网络（CNN）等深度学习技术，我们可以构建高效的图像分类系统，广泛应用于自动驾驶、医疗影像诊断、监控分析等领域。本文将介绍如何构建一个基于人工智能的图像分类系统，包括环境

HDFS—存储优化（纠删码）

纠删码原理 HDFS 默认情况下，一个文件有3个副本，这样提高了数据的可靠性，但也带来了2倍的冗余开销。 Hadoop3.x 引入了纠删码，采用计算的方式，可以节省约50％左右的存储空间。此种方式节约了空间，但是会增加 cpu 的计算。纠删码策略是给具体一个路径设置。所有往此路径下存储的文件，都会执行此策略。默认只开启对 RS-6-3-1024k

康拓展开（hash算法中会用到）

康拓展开是一个全排列到一个自然数的双射（也就是某个全排列与某个自然数一一对应）公式： X=a[n]*(n-1)!+a[n-1]*(n-2)!+...+a[i]*(i-1)!+...+a[1]*0! 其中,a[i]为整数,并且0<=a[i]<i,1<=i<=n。（a[i]在不同应用中的含义不同）；典型应用：计算当前排列在所有由小到大全排列中的顺序，也就是说求当前排列是第

认识、理解、分类——acm之搜索

普通搜索方法有两种：1、广度优先搜索；2、深度优先搜索；更多搜索方法： 3、双向广度优先搜索； 4、启发式搜索（包括A*算法等）；搜索通常会用到的知识点：状态压缩（位压缩，利用hash思想压缩）。

使用opencv优化图片（画面变清晰）

文章目录需求影响照片清晰度的因素实现降噪测试代码锐化空间锐化Unsharp Masking频率域锐化对比测试对比度增强常用算法对比测试需求对图像进行优化，使其看起来更清晰，同时保持尺寸不变，通常涉及到图像处理技术如锐化、降噪、对比度增强等影响照片清晰度的因素影响照片清晰度的因素有很多，主要可以从以下几个方面来分析 1. 拍摄设备相机传感器：相机传

csu 1446 Problem J Modified LCS （扩展欧几里得算法的简单应用）

这是一道扩展欧几里得算法的简单应用题，这题是在湖南多校训练赛中队友ac的一道题，在比赛之后请教了队友，然后自己把它a掉这也是自己独自做扩展欧几里得算法的题目题意：把题意转变下就变成了：求d1*x - d2*y = f2 - f1的解,很明显用exgcd来解下面介绍一下exgcd的一些知识点：求ax + by = c的解一、首先求ax + by = gcd(a,b)的解这个

Andrej Karpathy最新采访：认知核心模型10亿参数就够了，AI会打破教育不公的僵局

夕小瑶科技说原创作者 | 海野 AI圈子的红人，AI大神Andrej Karpathy，曾是OpenAI联合创始人之一，特斯拉AI总监。上一次的动态是官宣创办一家名为 Eureka Labs 的人工智能+教育公司，宣布将长期致力于AI原生教育。近日，Andrej Karpathy接受了No Priors（投资博客）的采访，与硅谷知名投资人 Sara Guo 和 Elad G

93基于matlab的萤火虫算法优化支持向量机（GSA-SVM）分类模型

相关文章