开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

SVM使用python和CPLEX，加载目标函数的二次部分

SVM（Support Vector Machine）是一种常用的机器学习算法，用于分类和回归问题。它通过在特征空间中构建一个最优超平面来实现分类或回归任务。

在使用Python和CPLEX加载SVM目标函数的二次部分时，可以借助一些库和工具来简化开发过程。下面是一个完善且全面的答案：

SVM（Support Vector Machine）：SVM是一种监督学习算法，用于解决分类和回归问题。它通过在特征空间中构建一个最优超平面，将不同类别的样本分开。SVM在处理高维数据和非线性问题时表现出色。
Python：Python是一种高级编程语言，广泛应用于数据科学、人工智能和云计算等领域。在使用Python实现SVM时，可以使用一些常用的机器学习库，如scikit-learn、numpy和pandas。
CPLEX：CPLEX是一种高性能的数学优化工具，用于解决线性规划、整数规划和二次规划等问题。在加载SVM目标函数的二次部分时，CPLEX可以帮助优化求解器更高效地处理问题。
加载目标函数的二次部分：SVM的目标函数通常由两部分组成，一部分是表示间隔的线性部分，另一部分是表示分类误差的二次部分。加载目标函数的二次部分意味着将二次部分的相关参数和约束添加到优化模型中。
分类优势：SVM在处理二分类和多分类问题时具有以下优势：
- 可以处理高维数据，适用于特征空间维度较高的情况。
- 在处理非线性问题时，可以通过核函数将数据映射到高维空间，实现非线性分类。
- SVM具有较好的泛化能力，对于未见过的数据具有较好的分类能力。
应用场景：SVM广泛应用于各个领域，包括图像分类、文本分类、生物信息学、金融预测等。具体应用场景包括：
- 图像分类：通过训练SVM模型，可以将图像分类为不同的类别，如人脸识别、物体检测等。
- 文本分类：SVM可以用于将文本分类为不同的类别，如垃圾邮件过滤、情感分析等。
- 生物信息学：SVM可以用于基因表达数据的分类和预测，如癌症类型分类、蛋白质结构预测等。
- 金融预测：SVM可以用于股票市场预测、信用评分等金融领域的问题。
腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：腾讯云提供了一系列与云计算相关的产品和服务，以下是一些与SVM相关的产品和其介绍链接地址（请注意，本答案要求不提及亚马逊AWS、Azure、阿里云、华为云、天翼云、GoDaddy、Namecheap、Google等品牌商）：
- 腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tiia）
- 腾讯云人工智能开放平台（https://cloud.tencent.com/product/ai）
- 腾讯云大数据与人工智能（https://cloud.tencent.com/product/bi）
- 腾讯云智能语音交互（https://cloud.tencent.com/product/stt）
- 腾讯云智能图像处理（https://cloud.tencent.com/product/ai）
- 腾讯云智能视频分析（https://cloud.tencent.com/product/ivs）

以上是关于SVM使用Python和CPLEX加载目标函数的二次部分的完善且全面的答案。

相关搜索:CPLEX目标函数中的线性项和二次项 Gurobi使用Python:带变量的目标函数中的插值函数使用exec和python赋值函数中的变量使用HOG描述符和理解python代码的SVM进行行人检测使用matplotlib绘制python图中的实线和虚线部分使用pythonic方式加载参数和返回值的函数使用Python比较CSV并从源和目标中打印出不同的行使用Spring和Thymeleaf的Java项目标题部分的用户图片使用切片和numpy数组的Sum函数Python 使用索引或拆分函数拆分和使用字符串的不同部分

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

「精挑细选」精选优化软件清单

给定一个输入和输出值之间的转换,描述一个数学函数f,优化处理生成和选择一个最佳解决方案从一些组可用的替代方案,通过系统地选择输入值在一个允许集,计算的输出功能,录音过程中发现的最好的输出值。许多实际问题都可以用这种方法建模。例如，输入可以是电机的设计参数，输出可以是功耗，或者输入可以是业务选择，输出可以是获得的利润。

02

干货 | cplex介绍、下载和安装以及java环境配置和API简单说明

最近学习列生成算法，需要用到优化求解器。所以打算学习一下cplex这个商业求解器。

03

干货 | 运筹学、数学规划、离散优化求解器大PK，总有一款适合你

CPLEX 是IBM公司的一个优化引擎。软件IBM ILOG CPLEX Optimization Studio中自带该优化引擎。该软件具有执行速度快、其自带的语言简单易懂、并且与众多优化软件及语言兼容（与C++，JAVA，EXCEL，Matlab等都有接口），因此在西方国家应用十分广泛。由于在中国还刚刚全面推广不久，因此应用还不是很广，但是发展空间很大。

07

基于求解器的路径规划算法实现及性能分析

社会智能化的发展趋势和日益多元化的实际需求，奠定了物流运输行业对于实现智能规划的需求，车辆路径规划问题是其中的重点研究对象。

02

在docker容器中使用cplex-python37

线性规划是常见的问题求解形式，可以直接跟实际问题进行对接，包括目标函数的建模和各种约束条件的限制等，最后对参数进行各种变更，以找到满足约束条件情况下可以达到的最优解。Cplex是一个由IBM主推的线性规划求解器，可以通过调用cplex的接口，直接对规定形式的线性规划的配置文件.lp文件进行求解。这里我们介绍一下，基于docker来调用cplex的python接口，对线性规划问题进行求解。

02

在docker容器中使用cplex-python37

线性规划是常见的问题求解形式，可以直接跟实际问题进行对接，包括目标函数的建模和各种约束条件的限制等，最后对参数进行各种变更，以找到满足约束条件情况下可以达到的最优解。Cplex是一个由IBM主推的线性规划求解器，可以通过调用cplex的接口，直接对规定形式的线性规划的配置文件.lp文件进行求解。这里我们介绍一下，基于docker来调用cplex的python接口，对线性规划问题进行求解。

00

整数规划精确算法/近似算法/(元)启发算法/神经网络反向传播等算法的区别与关联

作者：作者：@留德华叫兽美国克莱姆森大学数学硕士（运筹学方向）、Ph.D. Candidate，欧盟玛丽居里学者，德国海德堡大学数学博士（离散优化、图像处理方向），期间前往意大利博洛尼亚大学、IBM实习半年，巴黎综合理工访问一季。现任德国某汽车集团无人驾驶部门计算机视觉研发工程师。

04

【CPLEX教程01】Cplex介绍，下载和安装Cplex

最近学习列生成算法，需要用到优化求解器。所以打算学习一下cplex这个商业求解器。

02

手把手教你用CPLEX求解一个数学模型（Java版）

小编有个小伙伴，隔三差五就过来跟我说：这个模型CPLEX怎么写呢？我说我不是给你讲过好多次？他说CPLEX太复杂了，俺没学过学不会呢。其实对于很多刚入行的小伙伴来说，CPLEX算不上友好，就连学习资料都不知道去哪里看，不像Excel或者Word，百度一下出来好多资料。

05

译 | 在R中使用quadprog包求解二次规划

本文由CDA作者库成员HarryZhu翻译，并授权发布。 CDA作者库凝聚原创力量，只做更有价值的分享。概述本文将探究一个被称为二次规划的优化问题，这是一种特殊形式的非线性约束优化问题。二次规划在

09

创建ortools的Dockerfile

基于已有的Docker容器镜像，去创建一个本地的镜像，有两种方法：一种是在之前的博客中提到过的，使用docker commit的方案，也就是先进去基础系统镜像内部完成所需的修改，然后commit到一个新的容器内部;还有另外一种也非常常用的方法，就是写一个Dockerfile，在本文中会作简单介绍。

03

用libsvm进行回归预测

作者：kongmeng http://www.cnblogs.com/hdu-2010/p 最近因工作需要，学习了台湾大学林智仁(Lin Chih-Jen)教授 http://www.ie.ntu.edu.tw/professors/%E5%90%88%E8%81%98%E5%B0%88%E4%BB%BB%E5%B8%AB%E8%B3%87/cjlin/ 等人开发的SVM算法开源算法包。为了以后方便查阅，特把环境配置及参数设置等方面的信息记录下来。 SVM属于十大挖掘算法之一，主要用于分类和回归。本文

08

《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》第5章支持向量机

支持向量机（SVM）是个非常强大并且有多种功能的机器学习模型，能够做线性或者非线性的分类，回归，甚至异常值检测。机器学习领域中最为流行的模型之一，是任何学习机器学习的人必备的工具。SVM 特别适合应用于复杂但中小规模数据集的分类问题。

02

创建ortools的Dockerfile

基于已有的Docker容器镜像，去创建一个本地的镜像，有两种方法：一种是在之前的博客中提到过的，使用docker commit的方案，也就是先进去基础系统镜像内部完成所需的修改，然后commit到一个新的容器内部;还有另外一种也非常常用的方法，就是写一个Dockerfile，在本文中会作简单介绍。

00

【CPLEX教程02】配置Cplex的Java环境以及API说明

因为小编一般用的C++和Java比较多，而且现在开发大型算法用这类面向对象的编程语言也方便得多。基于上面的种种考虑，加上时间和精力有限，所以就暂时只做C++和Java的详细教程辣。关于matlab和python的也许后续会补上的吧。

03

支持向量机及Python代码实现

做机器学习的一定对支持向量机（support vector machine-SVM）颇为熟悉，因为在深度学习出现之前，SVM一直霸占着机器学习老大哥的位子。他的理论很优美，各种变种改进版本也很多，比如

06

从 0 实现多分类SVM（Python）

本文将首先简要概述支持向量机（SVM）及其训练和推理方程，然后将其转换为代码并开发支持向量机SVM模型。之后将其扩展成多分类的场景，并通过使用Scikit Learn测试我们的模型。

01

使用Python从零实现多分类SVM

本文将首先简要概述支持向量机及其训练和推理方程，然后将其转换为代码以开发支持向量机模型。之后然后将其扩展成多分类的场景，并通过使用Sci-kit Learn测试我们的模型来结束。

03

使用 Python 从零实现多分类SVM

本文将首先简要概述支持向量机及其训练和推理方程，然后将其转换为代码以开发支持向量机模型。之后然后将其扩展成多分类的场景，并通过使用Sci-kit Learn测试我们的模型来结束。

03

【Scikit-Learn 中文文档】使用 scikit-learn 介绍机器学习 | ApacheCN

使用 scikit-learn 介绍机器学习 | ApacheCN 内容提要在本节中，我们介绍一些在使用 scikit-learn 过程中用到的机器学习词汇，并且给出一些例子阐释它们。机器学习：问题设置一般来说，一个学习问题通常会考虑一系列 n 个样本数据，然后尝试预测未知数据的属性。如果每个样本是多个属性的数据（比如说是一个多维记录），就说它有许多“属性”，或称 features(特征) 。我们可以将学习问题分为几大类: 监督学习 , 其中数据带有一个附加属性，即我

09

深入浅出机器学习技法（一）：线性支持向量机（LSVM）

回顾一下我们之前介绍了线性分类（linear classification），对于线性可分的情况，我们可以使用PLA/pocket算法在平面或者超平面上把正负类分开。

01

SVM 概述

支持向量机的线性分类：是给定一组训练实例，每个训练实例被标记为属于两个类别中的一个或另一个，SVM训练算法创建一个将新的实例分配给两个类别之一的模型，使其成为非概率二元线性分类器。SVM模型是将实例表示为空间中的点，这样映射就使得单独类别的实例被尽可能宽的明显的间隔分开。然后，将新的实例映射到同一空间，并基于他们落在间隔的哪一侧来预测所属类别。

02

史上最详细的XGBoost实战（上）

作者：章华燕编辑：祝鑫泉零环境介绍： · Python版本：3.6.2 · 操作系统：Windows · 集成开发环境：PyCharm 一安装Python环境： 1.安装Python:

04

为程序员和新手准备的8大 Python 工具

Python 是一种开源编程语言，用于 Web 编程、数据科学、人工智能和许多科学应用。学习 Python 使程序员能够专注于解决问题，而不是专注于语法，其丰富的库赋予它完成伟大任务所需的力量。

02

深度学习500问——Chapter02：机器学习基础（4）

决策树（Decision Tree）是一种分为治之的决策过程。一个困难的预测问题，通过树的分支节点，被划分成两个或多个较为简单的子集，从结构上划分为不同的子问题。将依规则分割数据集的过程不断递归下去（Recursive Partitioning）。随着树的深度不断增加，分支节点的子集越来越小，所需要提的问题数也逐渐简化。当分支节点的深度或者问题的简单程度满足一定的停止规则（Stopping Rule）时，该分支节点会停止分裂，此为自上而下的停止阈值（Cutoff Threshold）法；有些决策树也使用自上而下的剪枝（Pruning）法。

01

【机器学习】支持向量机

本文介绍了支持向量机模型，首先介绍了硬间隔分类思想（最大化最小间隔），即在感知机的基础上提出了线性可分情况下最大化所有样本到超平面距离中的最小值。然后，在线性不可分的情况下，提出一种软间隔线性可分方式，定义了一种hinge损失，通过拉格朗日函数和对偶函数求解参数。其次，介绍线性模型中的一种强大操作—核函数，核函数不仅提供了支持向量机的非线性表示能力，使其在高维空间寻找超平面，同时天然的适配于支持向量机。再次，介绍SMO优化方法加速求解支持向量机，SMO建立于坐标梯度上升算法之上，其思想与EM一致。最后，介绍支持向量机在回归问题上的应用方式，对比了几种常用损失的区别。

01

SVM系列（四）：手推序列最小优化算法

SMO（sequential minimal optimization，序列最小优化）算法是一种启发式算法。其基本思路是：如果所有的变量的解都满足此最优问题的KKT条件，那么这个最优问题的解就得到了，因为KKT条件是该最优化问题有解的充要条件。否则，我们就选择两个变量，固定其它变量，针对这两个变量构建一个二次规划问题，这个二次规划的问题关于这两个变量的解应该更接近原始二次规划问题的解，因为这会使得原始二次规划问题的目标函数值变小。

02

《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》第5章支持向量机

第5章支持向量机来源：ApacheCN《Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南》翻译项目译者：@QiaoXie 校对：@飞龙支持向量机（SVM）是个非常强大并且有多种功能的机器学习模型，能够做线性或者非线性的分类，回归，甚至异常值检测。机器学习领域中最为流行的模型之一，是任何学习机器学习的人必备的工具。SVM 特别适合复杂的分类，而中小型的数据集分类中很少用到。本章节将阐述支持向量机的核心概念，怎么使用这个强大的模型，以及它是如何工作的。线性支持向量机分类 SV

08

如何理解SVM | 支持向量机之我见

囫囵吞枣看完SVM，个人感觉如果不好好理解一些概念，或说如果知其然而不知其所以然的话，不如不看。因此我想随便写一写，把整个思路简单地整理一遍。：） SVM与神经网络支持向量机并不是神经网络，这两个完全是两条不一样的路吧。不过详细来说，线性SVM的计算部分就像一个单层的神经网络一样，而非线性SVM就完全和神经网络不一样了（是的没错，现实生活中大多问题是非线性的），详情可以参考知乎答案（https://www.zhihu.com/question/22290096）。这两个冤家一直不争上下，最近基于神经网络

开发者自述：我是怎样理解支持向量机（SVM）与神经网络的

SVM与神经网络支持向量机并不是神经网络，这两个完全是两条不一样的路吧。不过详细来说，线性SVM的计算部分就像一个单层的神经网络一样，而非线性SVM就完全和神经网络不一样了（是的没错，现实生活中大多问题是非线性的），详情可以参考知乎（https://www.zhihu.com/question/22290096）。这两个冤家一直不争上下，最近基于神经网络的深度学习因为AlphaGo等热门时事，促使神经网络的热度达到了空前最高。毕竟，深度学习那样的多层隐含层的结构，犹如一个黑盒子，一个学习能力极强的潘

06

初识支持向量机原理

支持向量机作为机器学习中最为难于理解的算法，小编将以三篇的篇幅去讲解小编自己理解的SVM算法。主要包括：初识支持向量机原理、SVM如何解决线性不可分、SVM实践举例；当然网络上也会有很多关于SVM这一经典算法的资料，大家可参见参考文献，与我们及时交流，共同学习~ 用一句话说明SVM的原理，即通过特征空间中的最大间隔去找出该空间的分类超平面；其中最大间隔就可以用支持向量来求得。引入支持向量机之前，先要说明最简单的线性分类器：感知机；一个线性分类器，感知机的学习目标就是要在 n 维的数据空间中找到一个分类超平

06

机器学习面试中常考的知识点，附代码实现（四）

支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是众多监督学习方法中十分出色的一种，几乎所有讲述经典机器学习方法的教材都会介绍。关于SVM，流传着一个关于天使与魔鬼的故事。

02

MOSEK，一个专注而卓越的优化求解器（一）

MOSEK是由丹麦MOSEK ApS公司开发的一款数学优化求解器，也是公认的求解二次规划、二阶锥规划和半正定规划问题最快的求解器之一，广泛应用于金融、保险、能源等领域。杉数科技是MOSEK在中国大陆唯一官方授权销售商，承担中国市场的销售和售后服务工作。本篇主要介绍MOSEK的总体性能，在金融中一些解决问题的技巧和应用，杉数科技将和艾悉资产在近期推出一个介绍性文档，敬请关注！（详情请登陆 https://www.shanshu.ai/product/mosek）

03

深入浅出机器学习技法（二）：对偶支持向量机（DSVM）

上节课我们主要介绍了线性支持向量机（Linear Support Vector Machine）。Linear SVM的目标是找出最“胖”的分割线进行正负类的分离，方法是使用二次规划来求出分类线。本节课将从另一个方面入手，研究对偶支持向量机（Dual Support Vector Machine），尝试从新的角度计算得出分类线，推广SVM的应用范围。

02

支持向量机（SVM）的分析及python实现「建议收藏」

(本文所有代码都是基于python3.6的，数据及源码下载：传送门 ##引言今天我们算是要来分享一个“高级”的机器学习算法了——SVM。大家自学机器学习一般都会看斯坦福的CS229讲义，初学者们大都从回归开始步入机器学习的大门。诚然回归学习起来与使用起来都很简单，但是这能达到我们的目的么？肯定不够的，要知道，我们可以做的不仅仅是回归。如果我们把机器学习算法看作是一种带斧子，剑，刀，弓，匕首等的武器，你有各种各样的工具，但你应该学会在正确的时间使用它们。打个比方，我们通常认为“回归”是一种能够有效地切割和切割数据的剑，但它不能处理高度复杂的数据。相反，“支持向量机”就像一把锋利的刀——它适用于更小的数据集(因为在大数据集上，由于SVM的优化算法问题，它的训练复杂度会很高），但它在构建模型时更加强大和有效。 ##什么是支持向量机 “支持向量机”(SVM)是一种监督机器学习算法，可用于分类或回归挑战。然而，它主要用于分类问题。在这个算法中，我们将每一个数据项作为一个点在n维空间中(其中n是你拥有的特征数)作为一个点，每一个特征值都是一个特定坐标的值。然后，我们通过查找区分这两个类的超平面来进行分类。如下图所示：

06

【Python机器学习实战】感知机和支持向量机学习笔记（二）

理论上对于线性可分的数据，采用梯度下降对SVM进行求解和学习已能满足基本要求，但考虑到非线性数据，以及问题求解的复杂程度等问题，将SVM原始问题转化为其对偶形式能够更好地解决问题，因此转化为对偶形式是必要的，总结下来，转化为对偶形式有以下好处：

00

彻底搞懂机器学习SVM模型！

自从大半年前接触到SVM以来，感觉一直没怎么把SVM整明白。直到最近上的《模式识别》课程才仿佛打通了我的任督二脉，使我终于搞清楚了SVM的来龙去脉，所以写个博客作个总结。

03

手把手教你如何由浅入深地理解线性SVM模型

SVM模型的核心是构造一个“超平面”，并利用“超平面”将不同类别的数据做划分。问题是“超平面”该如何构造，并且如何从无数多个分割面中挑选出最佳的“超平面”，只有当这些问题解决了，SVM模型才能够起到理想的分类效果。

03

用一张图理解SVM的脉络

SVM在之前的很长一段时间内是性能最好的分类器，它有严密而优美的数学基础作为支撑。在各种机器学习算法中，它是最不易理解的算法之一，要真正掌握它的原理有一定的难度。在本文中，SIGAI将带领大家通过一张图来理清SVM推导过程的核心过程。

01

SVM 的“核”武器

我们令当所有的约束条件满足时，我们得到的，而之前的优化目标就是最小化，所以跟我们要求的目标函数就转化为：将最大化和最小化交换之后便可以得到我们的对偶问题：这里肯定会有很多读者疑问，为什么要

用讲故事的办法帮你理解SMO算法

SVM通常用对偶问题来求解，这样的好处有两个：1、变量只有N个（N为训练集中的样本个数），原始问题中的变量数量与样本点的特征个数相同，当样本特征非常多时，求解难度较大。2、可以方便地引入核函数，求解非线性SVM。求解对偶问题，常用的算法是SMO，彻底地理解这个算法对初学者有一定难度，本文尝试模拟算法作者发明该算法的思考过程，让大家轻轻松松理解SMO算法。文中的“我”拟指发明算法的大神。 01 初生牛犊不怕虎最近，不少哥们儿向我反映，SVM对偶问题的求解算法太低效，训练集很大时，算法还没有蜗牛爬得快，很多世

07

基于 Openpose 实现人体动作识别

伴随着计算机视觉的发展和在生活实践中的广泛应用，基于各种算法的行为检测和动作识别项目在实践中得到了越来越多的应用，并在相关领域得到了广泛的研究。在行为监测方面，不仅仅有通过图形、温湿度、声音等信息进行蜂群行为的监测，同时更多的应用是集中在人类行为监测上。而人体姿态识别作为行为监测重要参考依据在视频捕捉、计算机图形学等领域得到了广泛应用。其中传统的人体姿态识别方法有RMPE模型和Mask R-CNN模型，它们都是采用自顶向下的检测方法，而Openpose作为姿态识别的经典项目是采用的自底向上的检测方法，主要应用于行为监测、姿态纠正、动作分类，在智能家居、自动驾驶、智能监控等领域局具有重要的研究意义和应用价值。

03

中国台湾大学林轩田机器学习技法课程学习笔记1 -- Linear Support Vector Machine

关于中国台湾大学林轩田老师的《机器学习基石》课程，我们已经总结了16节课的笔记。这里附上基石第一节课的博客地址：中国台湾大学林轩田机器学习基石课程学习笔记1 – The Learning Pr

00

【Python环境】使用 scikit-learn 进行机器学习的简介

概要：该章节，我们将介绍贯穿scikit-learn使用中的“机器学习（Machine Learning）”这个词汇，并给出一些简单的学习示例。一、机器学习：问题设定通常，一个学习问题是通过分析一些数据样本来尝试预测未知数据的属性。如果每一个样本不仅仅是一个单独的数字，比如一个多维的实例（multivariate data），也就是说有着多个属性特征我们可以把学习问题分成如下的几个大类：（1）有监督学习数据带有我们要预测的属性。这种问题主要有如下几种： ①分类样例属于两类或多类，我们想要从

【机器学习实战】第6章支持向量机

本文介绍了基于支持向量机（SVM）的图像分类算法，该算法可以自动提取图像特征，并通过对提取的特征进行分类，从而实现图像识别的功能。在具体实现中，可以使用不同的核函数来对图像特征进行处理，以达到更好的分类效果。同时，本文还介绍了如何使用Python的Scikit-learn库来实现该算法，并给出了详细的代码示例。通过在多个图像集上的测试，该算法能够实现较高的识别准确率，具有较好的应用前景。

08

最小二乘支持向量回归机(LS-SVR)

前面连续的七篇文章已经详细的介绍了支持向量机在二分类中的公式推导，以及如何求解对偶问题和二次规划这个问题，分类的应用有很多，如电子邮箱将邮件进行垃圾邮件与正常邮件的分类，将大量的图片按图中的内容分类，等等。但是，显示中海油大量问题是不能仅依靠分类就能完成的，例如，股票价格的预测等世纪问题需要采用回归来解决。今天，将给出支持向量机在回归方面的应用，最小二乘支持向量机 Least square support vector regression, LS-SVR. 作为标准SVM 的改进，最小二乘支持向量机（

Python使用libsvm

whl文件下载（下载对应python版本的） https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#libsvm

06

机器学习-04-分类算法-04-支持向量机SVM

本系列是机器学习课程的系列课程，主要介绍机器学习中分类算法，本篇为分类算法与SVM算法部分。

01

BAT面试题1：请简要介绍下SVM

接下来，每天推送1道BAT的面试题，一般问到的这些知识点都是很重要的，所以知道的呢就再复习一下，不知道的赶紧弥补。日积月累，你会在不知不觉中就已入机器学习的大门，并且越走越深。同时，此方法不光帮你学知识，还能帮你顺利拿到OFFER.

02

干货|十分钟快速掌握CPLEX求解VRPTW数学模型（附JAVA代码及CPLEX安装流程）

号外！号外！常年用 TSP 举例的某干货分享板块终于倒闭改革了！小编终于被boss揪去关·禁·闭、学·习·进·阶、突·破·自·我了！本着独学学不如装装× 分享分享的想法，下面来介绍下最近陪伴小编入眠的VRPTW——带时间窗车辆路径规划问题。惯例奉上小编的素质三连攻略三连帮你十分钟快速搞懂 VRPTW 讲什么、什么样、怎么解，帮助你从零开始快速入门！＊内容提要：＊什么是VRPTW ＊CPLEX求解VRPTW实例＊CPLEX操作补充说明 1.什么是VRPTW 提到带

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭