SVMtrain的参数c和g的优化 在svm训练过程中,需要对惩罚参数c和核函数的参数g进行优化,选取最好的参数 知道测试集标签的情况下 是让两个参数c和g在某一范围内取离散值,然后,取测试集分类准确率最佳的参数 不知道测试集标签的情况下 (1)利用交叉验证的方法:(k-fold cross validation) Start  bestAccuracy = 0  bestc = 0  bestg = 0  //n1 , n2 ,k都是事先给定的值  for c = 2^(-n1) : 2^(n

1:高斯RBF核函数的定义 k(x) = exp(-x^2/(2×sigma)) 在MATLAB中输入一下代码:ezsurf('exp(-x^2/(2*sigma^2))'); 在GOOGLE中输入“exp(-(x)^2/(2*y^2)), x is from -10 to 10, y is from -10 to 10”,可以得到三维动画绘图. 2.绘制不同sigma下的SVM分离面 load fisheriris; xdata = meas(:end,:); group = species(

直接conda install libsvm安装的不完整,缺几个.py文件. 第一种安装方法: 下载:http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/cgi-bin/libsvm.cgi?+http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm+tar.gz 在/home/common/anaconda3/lib/python3.6/site-packages下创建一个libsvm文件夹,并将libsvm.so.2复制到到libsvm文件夹中(lib

1. 前言 最近又重新复习了一遍支持向量机(SVM).其实个人感觉SVM整体可以分成三个部分: 1. SVM理论本身:包括最大间隔超平面(Maximum Margin Classifier),拉格朗日对偶(Lagrange Duality),支持向量(Support Vector),核函数(Kernel)的引入,松弛变量的软间隔优化(Outliers),最小序列优化(Sequential Minimal Optimization)等. 2. 核方法(Kernel):其实核方法的发展是可以独立于S

1. 前言 最近又重新复习了一遍支持向量机(SVM).其实个人感觉SVM整体可以分成三个部分: 1. SVM理论本身:包括最大间隔超平面(Maximum Margin Classifier),拉格朗日对偶(Lagrange Duality),支持向量(Support Vector),核函数(Kernel)的引入,松弛变量的软间隔优化(Outliers),最小序列优化(Sequential Minimal Optimization)等. 2. 核方法(Kernel):其实核方法的发展是可以独立于S

使用SVM包来求θ,选择C与核函数 我们使用已经编写好的软件包(这些软件包效率高,用得多,是经无数人证明已经很好的可以使用的软件包)来求θ,而不是自己去编写软件来求它们(就像我们现在很少编写软件来求x½).经常使用的是liblinear和libsvm 虽然不用我们自己来写optimize函数,但是需要我们确定的是要选择C(cost function里面bias与variance权衡的参数=1/λ),以及选择什么样的kernel函数. 一种选择是不使用kernel(也称为linear kernel

转自 http://blog.csdn.net/tonny_guan/article/details/41016241 Cocos2d-x优化中纹理优化 1.纹理像素格式纹理优化工作的另一重要的指标是纹理像素格式,能够最大程度满足用户对保真度要求的情况下,选择合适的像素格式,可以大幅提高纹理的处理速度.而且纹理像素格式有与硬件有这密切的关系.下面我们先了解一下纹理像素的格式,主要的格式有:RGBA8888.32位色,它是默认的像素格式,每个通道8位(比特),每个像素4个字节.BGRA8888.3

https://blog.csdn.net/leonis_v/article/details/50688766 特征空间的隐式映射:核函数    咱们首先给出核函数的来头:在上文中,我们已经了解到了SVM处理线性可分的情况,而对于非线性的情况,SVM 的处理方法是选择一个核函数 κ(⋅,⋅) ,通过将数据映射到高维空间,来解决在原始空间中线性不可分的问题. 此外,因为训练样例一般是不会独立出现的,它们总是以成对样例的内积形式出现,而用对偶形式表示学习器的优势在为在该表示中可调参数的个数不依赖输入

android开发中图片优化方法 1.图片加载方法,方便用户加载图片 /*** * 加载本地图片 * @param context:主运行函数实例 * @param bitAdress:图片地址,一般指向R下的drawable目录 * @return */ public final Bitmap CreatImage(Context context, int bitAdress) { Bitmap bitmaptemp = null; bitmaptemp = BitmapFactory.dec

一.mysql中的优化 where语句的优化 1.尽量避免在 where 子句中对字段进行表达式操作select id from uinfo_jifen where jifen/60 > 10000;优化后:Select id from uinfo_jifen where jifen>600000; 2.应尽量避免在where子句中对字段进行函数操作,这将导致mysql放弃使用索引 select uid from imid where datediff(create_time,'2011-11

这是从 Unity教程之再谈Unity中的优化技术 这篇文章里提取出来的一部分,这篇文章让我学到了挺多可能我应该知道却还没知道的知识,写的挺好的 优化几何体   这一步主要是为了针对性能瓶颈中的”顶点处理“一项.这里的几何体就是指组成场景中对象的网格结构.   3D游戏制作都由模型制作开始.而在建模时,有一条我们需要记住:尽可能减少模型中三角形的数目,一些对于模型没有影响.或是肉眼非常难察觉到区别的顶点都要尽可能去掉.例如在下面左图中,正方体内部很多顶点都是不需要的,而把这个模型导入到Unity

一.描写叙述 眼下已经linux64位系统中g++4.4.7下发现了该bug.其它的版本号还未測试. 经測试,假设传入wcsncpy函数第一个參数(即目标缓冲区)的地址不能被4整除的话就必然会发生段错误. 经调试,函数的汇编代码中有使用到movdqa指令,该指令要求參数必须内存对齐,假设參数(目标缓存区)不是内存对齐的,就会造成段错误. 二.測试代码 #include <wchar.h> #pragma pack(1) struct Kom { char c; wchar_t s[32]; }

g++优化选项 g++优化选项 对于下面的这段代码: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 #include <iostream> using namespace std; int main() { const int n = 1e9; ; i < n; ++i) { //~ nothing } ; } 正常的编译命令: 1 $ g++ test.cpp -o test 用time测试运行时间: 1 time ./test 输出: real 0m4.431s user 0

本篇博客为系列博客第二篇,主要介绍非线性最小二乘相关内容,线性最小二乘介绍请参见SLAM中的优化理论(一)-- 线性最小二乘.本篇博客期望通过下降法和信任区域法引出高斯牛顿和LM两种常用的非线性优化方法.博客中主要内容为: 非线性最小二乘介绍: 下降法相关理论(Desent Method); 信任区域理论(Trust Region Methods); 非线性最小二乘求解方法(高斯牛顿.LM) 由于个人水平有限,文中难免有解释不清晰的地方,因此希望大家结合着[1].[2]和[3]进行理解.如果在阅

刷榜中ASO优化中下载量与评论之间是怎么样对应,我们都知道,在ASO优化的过程中,ASO优化师在做下载量后的二至三天,都会顺带着做一下评论.这时候问题就来了,下载量与评论的比例关系应该如何确定呢?最近许多的小伙伴也向德普优化平台反应这个问题,今天我们就这个问题就和大家一起来讨论讨论吧. 日新增低于300以下的可套用以下公式 下载:评论=1:0.8<300/天 当然这个也要视情况而定. 近段时间,苹果删评论删的非常厉害,且波及了大量的真实评论.虽然苹果会删除苹果,但做评论依然是ASO必须去做的功课

随着科研人员在使用神经网络训练时不断的尝试,为我们留下了很多有用的技巧,合理的运用这些技巧可以使自己的模型得到更好的拟合效果. 一 利用异或数据集演示过拟合 全连接网络虽然在拟合问题上比较强大,但太强大的拟合效果也带来了其它的麻烦,这就是过拟合问题. 首先我们看一个例子,这次将原有的4个异或带护具扩充成了上百个具有异或特征的数据集,然后通过全连接网络将它们进行分类. 实例描述:构建异或数据集模拟样本,在构建一个简单的多层神经网络来拟合其样本特征,观察其出现前泥河的现象,接着通过增大网络复杂性的方

nginx指令中的优化(配置文件)worker_processes 8; nginx进程数,建议按照cpu数目来指定,一般为它的倍数.worker_cpu_affinity 00000001 00000010 00000100 00001000 00010000 00100000 01000000 10000000; 为每个进程分配cpu,上例中将8个进程分配到8个cpu,当然可以写多个,或者将一个进程分配到多个cpu.worker_rlimit_nofile 102400; 这个指令是指当一个

1.   ACS简介 Oracle Database 11g提供了Adaptive Cursor Sharing (ACS)功能,以克服以往不该共享的游标被共享的可能性.ACS使用两个新指标:sensitivity and bindawareness来实施该特点. 2.   ACS机制 2.1.  Adaptive Cursor Sharing Metadata:Oracle 11g也提供了三个新视图和动态视图V$SQL的两个新列来允许DBA来确定优化器是否已经确定一个SQL语句为一个ACS的候

Oracle中CBO优化器简介 Oracle数据库中的优化器是SQL分析和执行的优化工具.它负责制定SQL的执行计划,也就是它负责保证SQL的执行计划的效率最高,比如优化器决定Oracle以什么样的方式访问数据,优化器是SQL执行的核心,它作出的执行计划的好坏,直接影响着SQL的执行效率. 1.执行计划中数据的访问方式: 直接表(无索引)的访问:并行 多数据块 通过索引访问:index unique scan(=唯一值) Index range scan(<,>范围) Index full s

Js中/g \s 什么意思 js里elm.value.replace(/[\s ]+/g, ''),是什么意思 比如/[\s]是什么意思 elm是表单吧.将elm表单的值中的空白字符替换 replace字符串的替换方法 /[\s ]+/g正则表达式./xxxx/两个斜杠表示这个是正则表达式.后面的g表示匹配全部(即替换全部),[\s]表示匹配空白字符(空格等什么的),+号表示至少有一个.更详细的用法请查看正则表达式.

优化问题定义以及求解 通用定义 解决问题的开始一定是定义清楚问题.这里引用g2o的定义. \[ \begin{aligned} \mathbf{F}(\mathbf{x})&=\sum_{k\in \mathcal{C}} \underbrace{\mathbf{e}_k(\mathbf{x}_k,\mathbf{z}_k)^\top \Omega_k\mathbf{e}_k(\mathbf{x}_k,\mathbf{z}_k)}_{\mathbf{F}_k} \\ \mathbf{x}^* &a