svm mode是什么意思？

svm mode是指AMD的虚拟化技术。SVM(Support Vector Machine)指的是支持向量机，是常见的一种判别方法。

在计算机中，虚拟化是一种资源管理技术，是将计算机的各种实体资源，如服务器、网络、内存及存储等，予以抽象、转换后呈现出来，打破实体结构间的不可切割的障碍，使用户可以比原本的组态更好的方式来应用这些资源。

这些资源的新虚拟部分是不受现有资源的架设方式，地域或物理组态所限制。一般所指的虚拟化资源包括计算能力和资料存储。在实际的生产中，虚拟化技术主要用来解决高性能的物理硬件产能过剩和老的旧的硬件产能过低的重组重用，透明化底层物理硬件，从而最大化的利用物理硬件。

扩展资料：

原理：

虚拟机是对真实计算环境的抽象和模拟，VMM 需要为每个虚拟机分配一套数据结构来管理它们状态，包括虚拟处理器的全套寄存器，物理内存的使用情况，虚拟设备的状态等等。VMM 调度虚拟机时，将其部分状态恢复到主机系统中。

主机处理器直接运行 Guest OS 的机器指令，由于 Guest OS运行在低特权级别，当访问主机系统的特权状态（如写 GDT寄存器）时，权限不足导致主机处理器产生异常，将运行权自动交还给 VMM。此外，外部中断的到来也会导致 VMM 的运行。

VMM 可能需要先将 该虚拟机的当前状态写回到状态数据结构中，分析虚拟机被挂起的原因，然后代表 Guest OS 执行相应的特权 *** 作。最简单的情况，如Guest OS 对 CR3 寄存器的修改，只需要更新虚拟机的状态数据结构即可。

一般而言，大部分情况下，VMM 需要经过复杂的流程才能完成原本简单的 *** 作。最后 VMM 将运行权还给 Guest OS，Guest OS 从上次被中断的地方继续执行。

这种经典的虚拟机运行方式被称为 Trap-And-Emulate，虚拟机对于 Guest OS 完全透明，Guest OS 不需要任何修改，但是 VMM 的设计会比较复杂，系统整体性能受到明显的损害。

参考资料来源：百度百科-虚拟化技术

这里接 第11篇 的介绍。

支持向量机是可对类别进行分类的有监督的学习算法。其在样本的特征空间中找出间隔最大的超平面对样本进行分类。SVM根据其学习算法不同可划分为线性可分SVM、线性近似可分SVM与非线性SVM。实现上述三种SVM主要依靠核函数—线性核函数、高斯核函数、多项式核函数与Sigmoid核函数，后三种核函数为非线性，一般建议使用高斯核函数。

如上图，对于二分类，SVM需要确定一条最优直线使两类样本分开，在图1-4中A可以看到有多条直线可将两组分开，但最优的是图1-4中B的wx+b=0直线。对于最优直线的确定，需要使最优直线到最近点的距离最大，最近点被称为支持向量（如图1-4中B的红点/圈），这里的距离是求出点到直线的距离最大，这是在二维空间，当在三维及其以上的空间时，直线变为超平面，距离则需要求点到超平面的几何距离（Westreich et al 2010）。

SVM的优点：（1）适用各种形式的数据，如文本、图像等；（2）泛化能力较好，即其过拟合的风险小；（3）相对较好地处理高维度数据；（4）核函数的应用使其能很好的适应各种情况。其缺点：（1）对大规模数据难以处理；（2）只依靠少数支持向量决定最终结果，如有异常值，则结果容易出现较大偏差；（3）对缺失值敏感（Westreich et al 2010）。

K最近邻算法是通过计算样本特征之间的距离，根据距离k进行分类，属于无参数分类和回归方法（Altman 1992）。距离k的度量可以使用闵可夫斯基距离、欧氏距离与曼哈顿距离等距离公式进行计算，一般其取20以内的正整数，较大的k取值会降低噪音对分析的影响，且一般对于二分类问题，取k为奇数将有利于判别。

闵可夫斯基距离公式为：

上述公式中，当p=2时，变为欧氏距离，当p=1时，变为曼哈顿距离（Hechenbichler and Schliep 2004）。
KNN属于“懒惰学习”，即只是将训练集数据储存起来，再来新样本时进行距离计算，根据投票结果判别新样本属于哪一类。例如图1-6，蓝色方框与红色三角为已知的训练集，当有绿色圆圈新样本进行判别时，假设k为1，则有两个红色三角与一个为蓝色方框参与判别，这样投票结果为2:1，故绿色圆圈属于红色三角形一类；假如k为2，则有两个红色三角与三个为蓝色方框参与判别，这样投票结果为2:3，故绿色圆圈属于蓝色方框。所以k值需要选择，一般是根据经验进行设置，并且每个样本（如红三角）对判别决策所占的比重也可以进行设定即为权重KNN（Hechenbichler and Schliep 2004）。

逻辑回归是一种有监督的学习方法，其函数基本的公式：

上述公式为Sigmoid函数，图为1-7，其输出值在[0, 1]之间，需要选择一个阈值，通常是05，当p(x) > 05时，x为A类，如果p(x) < 05时，x为B类。阈值可以调整，其代表对于这个事情的把握度，如上述的阈值为05，如计算的p(x1)=03，则有50%的把握认为x1属于B类（Press 2013）。
LR的运算基本过程：（1）假设p(x)=1，构造sigmoid函数，即利用最大似然取对数作为误差函数，用梯度下降求最小的误差函数值，求出a与b；（2）根据训练数据集多组数据，重复循环（1）n次，计算数据集梯度，更新sigmoid参数，确定最终的sigmoid函数；（3）输入预测集数据；（4）运用最终sigmoid函数求解分类（Dreiseitl and Ohno-Machado 2002）。
LR的优点：（1）容易接收新数据，对模型更新；（2）能够容易解决变量间的共线性问题；（3）运算速度快，适合二分类问题。其缺点：（1）适用的数据和具体场景较少；（2）不适用于样本具有很大的特征值（即变量过多）；（3）容易欠拟合，分类准确性较低；（4）使用前提是应变量和自变量有线性关系，只是广义线性模型，不能处理非线性问题。

随机森林是将多个决策树集合在一起的一种算法，基本单元为决策树，并且可以用于回归和分类（Breiman 2001, Liaw and Wiener 2002）。其名字由“随机”与“森林”组成，“随机”有两个含义，一指在训练集中随机且有放回的抽取n个样本进行建模，二指每个节点在特征值M中随机抽取k（k<M）个进行建模，且每个节点处的k应相同，这两个随机使该算法不容易过拟合（Ho 1998）。“森林”即为多个决策树组成，其要求基本同上述的决策树，但这里的决策树没有剪枝的过程，让其尽量生长（Cutler et al 2012）。其将多个决策树组合在一起是采用集成学习方法，该算法的中心思想是让每个决策树产生一个结果，再对这些结果进行统计，哪种结果数量最多，即为最终结果。

RF实现的过程（1）随机有放回的从样本N中选出n个子样本；（2）每个节点在特征值M中随机选出k个特征值；（3）重复第一与第二步s次，创建s个决策树；（4）对s个决策树结果分析，哪一类决策树最多，则最终判别为哪一类。

RF算法主要有两个参数，第一个为抽取每个样本的特征值k，第二个为决策树的数量。特征值k一般建议为全部特征值的开方（Geurts et al 2006）。在确定较优的k后，一般取决策树数为500进行尝试，查看随着决策树的数量增多，袋外错误率是否会稳定在一个定值，取能达到这个定值的最小决策树数的数量。

随机森林算法优点：（1）能够有效处理大数据；（2）能处理高维度变量的样本，不需要降维；（3）能较好处理缺失值问题。其缺点：（1）不能直观进行解释（2）过度拟合某些具有噪声分类。
上述的八种算法，一般多用于二分类问题，如“有或无”与“好或坏”等，但在实际应用中也有较多的多分类问题，如彩虹可以划分7种颜色，当判别一个新的颜色属于这7种颜色的哪一种时，这就需要解决一个七分类问题。多分类是二分类的一个拓展，解决办法有两种，第一种是一对多，即先从K类中选出一种，剩余K-1类归为一种，这样需要建立K个判别模型，当有新数据进行判别时，新样本需在K个判别模型中，同时进行判别，看被判别为哪一类的可能性最大，就判别为哪类；

先直接回答：首先要知道在在一个10折交叉验证中，在一个10折交叉验证中，所有模型的超参数（注意这里是超参数）是一致的，但是由于每个模型用到的训练数据有差异，所以每个模型训练出来的结果是不一样的，所以是不同的模型（每个模型训练出来的参数是不一样的）。
注意的是，需要区分清楚超参数和参数。上面说的超参数是指可以是不同的模型算法（例如svm，C50），也可以是某个模型算法的不同超参数，例如svm中的惩罚因子）。
回答这个问题后，如果想明确理解交叉验证，我们可以分为3个维度去阐述这个问题：
（1）训练集、验证集以及测试集的区分
（2）交叉验证：直接用于模型评估
（3）交叉验证：用于超参数选择
如果关于模型评估，希望有更深入的认识可以看之前的这个文章：
张浩彬：机器学习中模型评估的详细剖析（拟合问题、交叉验证，评估指标）
1训练集、验证集及测试集
综合来说，为了能准确评估模型性能，我们可以把整个数据集集分成两个部分，一部分用于训练模型，得到估计参数（训练集）；另一部分用于评估模型误差，得到准确率（测试集）
更进一步，在有些实践当中，如在分类问题上，我们往往在事先不知道那种算法是最优的，并且不同的算法里面也包含大量的需要人为设定的超参数。在这些情况下，我们往往需要再划分多一个验证集，用于选择具体超参数，因此也可以把数据集划分为训练集，验证集以及测试集。
只有训练集和测试机的情况比较简单，这里不再累述，我们讨论有训练集、验证集以及测试机的情况：
步骤：
（1）首先按照一定比例划分为广义训练集A以及测试集T；
（2）由于我们还需要一个验证集，所以我们再从广义训练集A再按比例划分训练集S以及验证集V；
（3）我们在训练集S上分别采用不同的算法/参数得出模型，再利用验证集V评估各个模型的性能。经过这一步，我们已经得到了最优的算法/参数配置；
（4）根据得到的最优配置，我们在广义训练集A上（即S+V）重新构建模型，得到最终模型；
（5）把最终模型用于测试集T检验结果，进行评估测试。
综合来说，为了能准确评估模型性能，我们可以把整个数据集集分成两个部分，一部分用于训练模型，得到估计参数（训练集）；另一部分用于评估模型误差，得到准确率（测试集）
这样直接划分训练集、测试集的方法，我们称之为留出法。
留出法的意思就是直接将总数据D划分为两个对立集

在支持向量机方法中，要选择的参数主要有惩罚系数C、核函数参数g和不敏感损失函数参数ε。对于C和核函数参数g的选择可采用交叉验证（crossvalidation）和网格搜索（gride searching）方法，这样可以选择符合实际情况的最优参数。径向基核函数为：

基坑降水工程的环境效应与评价方法

其中σ为径向基函数的宽度，令γ=1/2σ2（γ＞0），则核函数就化为下式：

基坑降水工程的环境效应与评价方法

在考虑训数据有噪音的情况时，使用一个惩罚因子C，用来控制经验风险。要确定的参数为径向基函数的γ值以及惩罚程度的常数C值。在实际问题中，最佳参数C、γ值是未知的，故为了达到准确分类或回归测试数据的目的，需要去搜索最佳参数。交叉验证：就是将数据首先分成n个同样大小数量的互不相交的子集。先用n-1个子集作为训练样本，预测那个没有参加训练的子集。这样一个接一个，进行n次。这样全部数据中的每个样本点都被预测了一遍，准确率是比较稳定的。

网格搜索是交叉确认的一种方法。即尝试所有的参数对（C，γ），计算其交叉确认正确度，挑出最佳参数对的过程。首先选定一组（C，γ）的范围C=（2-5，2-4…215），和γ=（2-15，2-12…23），每一参数对（C，γ）相互独立，ε可取0005～05之间的值。为确保SVM模型有优良的预测性能，并考虑到回归性能分析的结论：不敏感系数ε可控制模型的泛化推广能力，惩罚因子C可控制拟合曲线复杂性，核函数宽度系数σ可影响回归曲线的光滑程度。从大量的实验分析比较可知，最终选定取如下值：C=001，g=10000，σ=001。

具体 *** 作如下：
打开电脑，点击左下角的开始图标，找到“控制面板”；打开控制面板里的硬件与声音；进入显示，在下面一列找到“调整屏幕分辨率；点击进入后，点击右中的高级设置键；在d出的选项卡点击最底端的按钮，进入后点击鼠标右键的高级视图；点击进入就可以关闭amdsvm。

CAD的作图区域大小一般不用设置，它默认的是无限大的工作区域。 要是设置了，可以按F7，就会出现栅格，栅格内就是他的工作区域。 全局线形比例因子是设置线形在当前窗口上显示的效果的，设置他时要根据绘制图形的大小而定，按标准的A3图的话，全局比例因子设置到05左右就可以看到各种线的线形，如果你设置成了100或者更大，所有的的线你都会看成一条实线的效果，总的来说，全局比例因子设置要非常的注意，要不图看起来会非常的不舒服！

以下是使用Python中的Scikit-learn库实现支持向量机（SVM）模型的数据设置标签代码示例：

from sklearn import svm

# 假设有以下三个样本的数据：

X = [[0, 0], [1, 1], [2, 2]]

y = [0, 1, 1]  # 对应每个数据点的标签，0表示负样本，1表示正样本

# 创建SVM模型

clf = svmSVC()

# 将数据集(X)和标签(y)作为训练数据来训练模型

clffit(X, y)

上述代码中，X是一个二维数组，每个元素都代表一个数据点的特征值，y是一个一维数组，每个元素都代表对应数据点的标签。通过将X和y作为训练数据，可以训练SVM模型并得到分类结果。

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