本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注 今天是机器学习专题的第32篇文章,我们来聊聊SVM. SVM模型大家可能非常熟悉,可能都知道它是面试的常客,经常被问到.它最早诞生于上世纪六十年代.那时候虽然没有机器学习的概念,也没有这么强的计算能力,但是相关的模型和理论已经提出了不少,SVM就是其中之一. SVM完全可以说是通过数学推导出来的模型,由于当时还没有计算机,所以模型当中的参数都是数学家们用手来算的.它有一个巨大的应用就是前苏联的计划经济体系,我们知道在计划经济当中,国家有

大家好,欢迎大家阅读周二机器学习专题,今天的这篇文章依然会讲SVM模型. 也许大家可能已经看腻了SVM模型了,觉得我是不是写不出新花样来,翻来覆去地炒冷饭.实际上也的确没什么新花样了,不出意外的话这是本专题最后一篇文章了.下周我们就要开始深度学习之旅了,我相信很多同学期待这一天已经很久了,实际上我也一样,因为这个专题里讲的大部分内容已经只在面试环节会用到,而我已经很久没有面试了.所以让我们收拾一下激动的心情,来把SVM最后剩下的一点内容讲完. 虽然只剩下最后一点内容了,但是今天的内容非常重要,可

SVM回归 我们之前提到过,SVM算法功能非常强大:不仅支持线性与非线性的分类,也支持线性与非线性回归.它的主要思想是逆转目标:在分类问题中,是要在两个类别中拟合最大可能的街道(间隔),同时限制间隔侵犯(margin violations):而在SVM回归中,它会尝试尽可能地拟合更多的数据实例到街道(间隔)上,同时限制间隔侵犯(margin violation,也就是指远离街道的实例).街道的宽度由超参数ϵ控制.下图展示的是两个线性SVM回归模型在一些随机线性数据上训练之后的结果,其中一个有较大

大数据运算模型 MapReduce 原理 2016-01-24 杜亦舒 MapReduce 是一个大数据集合的并行运算模型,由google提出,现在流行的hadoop中也使用了MapReduce作为计算模型 MapReduce 通俗解释 图书馆要清点图书数量,有10个书架,管理员为了加快统计速度,找来了10个同学,每个同学负责统计一个书架的图书数量张同学 统计 书架1王同学 统计 书架2刘同学 统计 书架3......过了一会儿,10个同学陆续到管理员这汇报自己的统计数字,管理员把各个数字加起来

前言:这几天的面试,感觉自己对spring 的整个掌握还是很薄弱.所以需要继续加强. 这里说明一下spring的这几个面试题,但是实际的感觉还是不对的,这种问题我认为需要真正读了spring的源码后说出来的东西才有意义.这种面试的问法,也只能是面试的问法,对实际的掌握还是没有丝毫意义的.所以我认为 有机会一定要读下spring的源码 来过一遍 具体实现,这样的才是有意义的做法.同意的请举手. 这里说明一下这三个spring 面试问题: 1.回客科技 面试的 实现ioc 容器用到的技术 第1种 说

Python进阶(十六)----面向对象之~封装,多态,鸭子模型,super原理(单继承原理,多继承原理) 一丶封装 , 多态 封装:            将一些东西封装到一个地方,你还可以取出来(把一些内容装到某个容器内,用到这些内容还能取出来)            类设置静态属性, 设置一些方法 或者 对象, 对象可以在其对象封装一些属性 多态:            python默认支持多态, 多态指的是一种事务具有多种形态            多态的优点:            1

一. 前言 由于最近有一个邮件分类的工作需要完成,研究了一下基于SVM的垃圾邮件分类模型.参照这位作者的思路(https://blog.csdn.net/qq_40186809/article/details/88354825),使用trec06c这个公开的垃圾邮件语料库(https://plg.uwaterloo.ca/~gvcormac/treccorpus06/)作为数据进行建模.并对代码进行优化,提升训练速度. 工作过程如下: 1,数据预处理,提取每一封邮件的内容,进行分词,数据清洗.

1.为什么ASP.NET需要MVC? 因为随着网站的的数量级越来越大,原始的网站方式,这里指的是WebForm,在运行速度和维护性方面,以及代码量上面,越来越难以满足日益庞大的网站维护成本.代码的重构方面也会受到限制,传统的方式每次进入一个动态页面都要进行一次渲染,走完一次页面的“生命周期”.我们越来越发现,如果代码量过多的话,有时候为了走完一次“生命周期”的话,会花费更多的时间去等待.如果我们 有这么一种思想:“所有的代码逻辑在页面载入的时候都处理完成“,我们显示的东西只是处理返回后的结果,让

公号:码农充电站pro 主页:https://codeshellme.github.io 本篇来介绍SVM 算法,它的英文全称是 Support Vector Machine,中文翻译为支持向量机. 之所以叫作支持向量机,是因为该算法最终训练出来的模型,由一些支持向量决定.所谓的支持向量,也就是能够决定最终模型的向量. SVM 算法最初是用来解决二分类问题的,而在这个基础上进行扩展,也能够处理多分类问题以及回归问题. 1,SVM 算法的历史 早在1963 年,著名的前苏联统计学家弗拉基米尔·瓦普

1.Actor模型 在使用Java进行并发编程时需要特别的关注锁和内存原子性等一系列线程问题,而Actor模型内部的状态由它自己维护即它内部数据只能由它自己修改(通过消息传递来进行状态修改),所以使用Actors模型进行并发编程可以很好地避免这些问题,Actor由状态(state).行为(Behavior)和邮箱(mailBox)三部分组成 状态(state):Actor中的状态指的是Actor对象的变量信息,状态由Actor自己管理,避免了并发环境下的锁和内存原子性等问题 行为(Behavio

因为看cs231的时候用了一下multi-class的svm,所以又把svm给复习了一下,教材是周志华的西瓜书,这里是大概的笔记. 1.线性可分 对于一个数据集: 如果存在一个超平面X能够将D中的正负样本精确地划分到S的两侧,超平面如下: 那么数据集D就是线性可分的,否则,不可分. w称为法向量,决定了超平面的方向:b为位移量,决定了超平面与原点的距离. 样本空间中的任意点x到超平面X的距离(不太熟悉的可以复习高数中空间几何那一章的内容)可以写为: 使得下面两式成立的训练样本称为支持向量: 两个

import pandas as pd # 导入第三方模块from sklearn import svmfrom sklearn import model_selectionfrom sklearn import metrics # 读取外部数据letters = pd.read_csv(r'F:\\python_Data_analysis_and_mining\\13\\letterdata.csv')print(letters.shape)# 数据前5行print(letters.head(

前面几节我们讨论了SVM原理.求解线性分类下SVM的SMO方法.本节将分析SVM处理非线性分类的相关问题. 一般的非线性分类例如以下左所看到的(后面我们将实战以下这种情况): 能够看到在原始空间中你想用一个直线分类面划分开来是不可能了,除非圆.而当你把数据点映射一下成右图所看到的的情况后,如今数据点明显看上去是线性可分的,那么在这个空间上的数据点我们再用前面的SVM算法去处理,就能够得到每一个数据点的分类情况了,而这个分类情况也是我们在低维空间的情况.也就是说,单纯的SVM是不能处理非线性问题的

这里不讲定量的公式.(由于我也没全然弄明确.不想误人子弟)仅仅谈高速定性理解. 隐Markov模型原理 隐Markov模型(Hidden Markov Model.HMM)的实质就是:已知几种原始分类,预測未知原始分类的观測状态的原始分类的过程.其应用是求观測状态到分类的近似最大似然预计.近似是由于理论最大的实际计算量太大,无法做,所以找了个优化求近似最优的方法,简称EM算法. 一个直观理解的样例: 问题题干: 设某人在3个装有红白两种颜色球的盒子中,任取一个盒子,然后在此盒子中连续抽取m次,每

一:如何判断调参范围是否合理 正常来说,当我们参数在合理范围时,模型在训练集和测试集的准确率都比较高:当模型在训练集上准确率比较高,而测试集上的准确率比较低时,模型处于过拟合状态:当模型训练集和测试集上准确率都比较低,模型处于欠拟合状态.正常来说测试集上的准确率都会比训练集要低. 二:如何确定参数的调节方向 当使用线性支持向量机时,我们只需调节正则化参数C的范围即可. 这里我们以RBF作为核的SVM为例,这时候我们需要调节的参数是正则化参数C和核函数参数gamma.为了保证调参的精确度,一般我们

模型量化 什么是量化 模型的weights数据一般是float32的,量化即将他们转换为int8的.当然其实量化有很多种,主流是int8/fp16量化,其他的还有比如 二进制神经网络:在运行时具有二进制权重和激活的神经网络,以及在训练时计算参数的梯度. 三元权重网络:权重约束为+1,0和-1的神经网络 XNOR网络:过滤器和卷积层的输入是二进制的. XNOR 网络主要使用二进制运算来近似卷积. 现在很多框架或者工具比如nvidia的TensorRT,xilinx的DNNDK,TensorFlow

简述 AJAX:AJAX即“Asynchronous Javascript And XML”(异步 JavaScript 和 XML),是指一种创建交互式网页应用的网页开发技术.通过在后台与服务器进行少量数据交换,AJAX 可以使网页实现异步更新.这意味着可以在不重新加载整个网页的情况下,对网页的某部分进行更新. 转自:http://www.jobui.com/mianshiti/it/jsp/4880/原理: HTTP协议的异步通信 get 请求 1) 创建一个XMLHttpRequest对象

1. Three.js中的拾取  1.1. 从模型转到屏幕上的过程说开 由于图形显示的基本单位是三角形,那就先从一个三角形从世界坐标转到屏幕坐标说起,例如三角形abc 乘以模型视图矩阵就进入了视点坐标系,其实就是相机所在的坐标系,如下图: 进入视点坐标系后,再乘以投影矩阵,就会变换到一个立方体内,如下图: 这个时候整个三角形就位于中心位于坐标系原点,边长为2的立方体内,在这个立方体内,三角形要计算光照,要裁剪,然后乘以视口矩阵,最后转到屏幕上. 转到屏幕上后,三角形的所有点的Z坐标就是深度坐标,

数据库系统生存周期 数据库应用系统的开发是一项软件工程,一般具有信息的采集.组织.加工.抽取.综合.传播等功能,但又有自己的特点,所以称为 数据库工程. 数据库应用系统从开始规划.设计.实现.维护到最后被新的系统取代而停止使用的整个周期,称为 数据库系统生存期. 数据库系统生存期一般可划分成下面七个阶段: (1)规划:是数据库系统生存周期的第一步.在规划阶段需要做的工作是:通过了解用户的实际需求,明确该系统需要实现的目标和任务,确定数据库系统的总目标. 规划阶段需要做的工作有: a. 系统的调查

建议不要硬着头皮看spring代码,本身的代码800多m,就是不上班开始看也不知道什么时候看完.如果想学学ioc,控制反转这些建议看看jodd项目,比较简练,但是我仍然不建议过多的看这些框架的代码,因为这些代码要完成任务需要很多琐碎的类实现,比如读取某个包下面的所有类,解析class的头文件,反射各种信息,再加上封装,很有可能在读源码的过程中掉到各种细节里出不来,所以读这种源码要事无巨细,理解原理即可.基本原理其实就是通过反射解析类及其类的各种信息,包括构造器.方法及其参数,属性.然后将其封装成

一.garchFit函数的参数--------------------------------------------- algorithm a string parameter that determines the algorithm used for maximum likelihood estimation. 设定最大似然估计所用的算法 cond.dist a character string naming the desired conditional distribution. Va