前言 需要挂梯子 一、介绍 Shodan 是一个网络搜索引擎，它与一般的搜索引擎有所不同，主要侧重于搜索互联网上连接的设备、服务和网络。以下是 Shodan 的一些详细特点和用途： 设备搜索： Shodan 允许用户通过关键字、IP地址、端口…

目录 前言 一、封装各种项目所需要的类 bmp.c bmp.h lcd.c lcd.h main.c touch.c touch.h word.c word.h word_Font.h main.c 二、运行步骤 前言 这是基于GEC6818开发板实现的点餐系统，是个人结合老师的上课内容自行制作，其中封装好…

在支持向量机模型的求解中，我们用到了SMO算法来求解向量α。 那么什么是SMO算法？在讲SMO算法之前。我们须要先了解下面坐标上升法。 1、坐标上升法 如果有优化问题： W是α向量的函数。利用坐标上升法(当然，求目标函数的最小时即为…

目录 SMO序列最小最优化算法变量更新更新变量的选取 b b b和误差 E i E_i Ei​的计算 SMO序列最小最优化算法 SMO算法实际上用于SVM对偶问题求解中 α ∗ \boldsymbol{\alpha^*} α∗的确定。根据之前的推导，当求得 α ∗ \boldsymbol{\alpha^*} α∗使得对偶问题取…

前言 SVM算法中目标函数最终是一个关于 a a a向量的函数。本文将通过SMO算法来极小化这个函数。 SMO算法 首先我们再写一下带核函数的优化目标： m i n ⏟ a 1 2 ∑ i 1 m ∑ j 1 m a i a j y i y j K ( x i , x j ) − ∑ i 1 m a i s . t ∑ i 1 m a i 0 …

1.打开SMO Editor 本节将讲解JKI SMO Editor的一些基本用法， 在VI Package Manager 下载并安装了JKI SMO Editor以后，会在LabVIEW菜单里创建一个应用程序，通过这个程序可以从模板创建新的SMO，这样做的效率很高。 打开LabVIEW,找到…

文章目录 SMO算法软间隔支持向量机核函数支持向量机SMO支持向量机 软间隔支持向量机运行结果代码块展示 合页损失函数算法原理代码展示训练过程和结果 数据集data1.csvdata2.csv SMO算法 在SMO算法中，每次只调整两个a，其他的a不变，因为有约束…

SVM回顾 支持向量机(SVM)的一大特点是最大化间距(max margin)。对于如上图的二分类问题，虽然有很多线可以将左右两部分分开，但是只有中间的红线效果是最好的，因为它的可活动范围(margin)是最大的，从直观上来说很好理解。 对于线性二分类问题，假设分类面为 $$\begin{equati…

算法笔记更新~ 引入 SVM（支持向量机），相信有一些机器学习基础的朋友对这个算法应该早已耳熟。SVM是现有的机器学习基础算法里较为能扛的一个。此篇文章偏向实战，对svm背后繁杂而又精致的数学知识不做展开叙述，笔者学习…

SMO算法由Microsoft Research的John C. Platt在1998年提出，并成为最快的二次规划优化算法，特别针对线性SVM和数据稀疏时性能更优。关于SMO最好的资料就是他本人写的《Sequential Minimal Optimization A Fast Algorithm for Training Support Vector Mac…

SEO和SMO都是为网站带来流量的方法，但二者截然不同。搜索引擎优化（SEO）是一种在搜索引擎结果页面上提高网站流量的技术，而社交媒体优化（SMO）则是一种让更多用户看到社交媒体内容的技术。 阅读本文&#xf…

小猫爪：PMSM之FOC控制10-搭建SMO状态观测器 1 前言2 模型搭建3 转子位置 θ \theta θ的算法3.1 反正切法3.2 锁相环法 END 1 前言 前面介绍了一下SMO是个啥玩意，这一节我们就要把SMO应用到电机控制中。怎么针对电机控制来推导出可以在FOC控制中可用得模…

本节内容将演示如何向SMO框架添加启动画面。 1.打开LabVIEW新建一个空白项目，并保存。 2.找到工具，打开SMO Editor。 3.新建一个SMO，选择SMO.UI.Splash。 4. 打开LabVIEW项目，可以看到项目里多了一个SystemSplash类。 打开Process…

SMO 算法流程 python代码见github 问题简介 SMO(Sequential Minimal Optimization)用于解决支持向量机中的对偶问题的最优化求解过程，该问题为： m a x α ∑ i 1 N α i − 1 2 ∑ i 1 N ∑ j 1 N y i y j α i α j K i j max_{\boldsymbol{\alp…

JKI State Machine 讲解 将JKI State Machine 模板拖曳到程序框图中， 如下图， 此模板会默认放置一个OK按钮在前面板中，用于提示用户如何增加一个简单的用户事件去使用此框架。 “Event Structure”，Idle：此分支可以设…

1.SMO概念 上一篇博客已经详细介绍了SVM原理，为了方便求解，把原始最优化问题转化成了其对偶问题，因为对偶问题是一个凸二次规划问题，这样的凸二次规划问题具有全局最优解，如下： 其中 (xi,yi) 表示训练样…

JKI State Machine是一款易于使用且功能强大的状态机模板，可以作为界面或者仪器工作流程的基础框架，但是他不能处理复杂系统的多任务并发机制，因为他是只能处理单个进程。 随之，JKI推出了基于面向对象封装的SMO框架，是…

一、我们先回顾下SVM问题。 A、线性可分问题 1、SVM基本原理： SVM使用一种非线性映射，把原训练 数据映射到较高的维。在新的维上，搜索最佳分离超平面，两个类的数据总可以被超平面分开。 2、问题的提出： 3、如何选取最…

SMO算法的数学原理 前言SVM问题回顾SMO算法两个朗格朗日乘子的解析解选择哪两个乘子需要被优化的启发式方法计算阈值线性SVM的一个优化代码细节 前言 紧跟着SVM数学原理之后，又拿出一点时间读了Platt的关于SMO的论文： Sequential Minimal Optimization:…

1.回顾smo 前面几节详细的介绍了支持向量机的理论，首先是从线性分类进行引入支持向量机，然后寻找最优超平面，即寻找最大间隔（目的是为了寻找最优超平面），为了解决约束条件引入了拉格朗日因子把约束添加到目…