SVM-支持向量机 SVM（Support Vector Machine）-支持向量机，是一个功能非常强大的机器学习模型，可以处理线性与非线性的分类、回归，甚至是异常检测。它也是机器学习中非常热门的算法之一，特别适用于复杂的分类问题，并且数据集为小型、或中型的数据集。 这章我们会解释SVM里的核心概 ...
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2020-02-21 20:40:26
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Hadoop生态架构技术 1、语言基础 Java：掌握javase知识，多理解和实践在Java虚拟机的内存管理、以及多线程、线程池、设计模式、并行化就可以，不需要深入掌握。 Linux：系统安装（命令行界面和图形界面）、基本命令、网络配置、Vim编辑器、进程管理、Shell脚本、虚拟机的菜单熟悉等等 ...
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2020-02-15 00:16:06
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还是把 "luogu上那篇" 搬过来吧qwq 何为整体二分？~~二分她儿子~~ 先来看道题吧： 静态区间第$K$小： 给一个长度为$n$的序列$a$，$m$次询问，每次询问用一个三元组表示$(ql,qr,k)$，即$a_{ql} ... a_{qr}$中第$k$小的数是多少。（不一定要在线） ~~某 ...
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2020-02-14 13:15:17
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1. 支持向量 1.1 线性可分 首先我们先来了解下什么是线性可分。 在二维空间上，两类点被一条直线完全分开叫做线性可分。 简单说就是如图上这样，一个线（FX）把D1和D0分为两个类，FD1>0,FD2<0 1.2 最大间隔超平面 当进入一个三维的时候，这个分割就变成了一个木板，具体做的就是把这个分 ...
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2020-02-14 12:53:57
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1 import numpy as np 2 import matplotlib.pyplot as plt 3 from sklearn import svm 4 from sklearn.datasets import make_blobs 5 X,y=make_blobs(n_samples= ...
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2020-02-12 22:02:40
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网址：http://www.qianmu.org/ranking/1528.htm import requests from lxml import etree import lxml resp=requests.get('http://www.qianmu.org/2018QS%E4%B8%96% ...
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2020-02-10 22:56:08
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@ "TOC" 第二章 2.3章末小结 1 机器学习模型按照使用的数据类型，可分为监督学习和无监督学习两大类。 1. 监督学习主要包括分类和回归的模型。 + 分类：线性分类，支持向量机（SVM），朴素贝叶斯，k近邻，决策树，集成模型（随机森林（多个决策树）等）。 + 回归：线性回归，支持向量机（SV ...
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2020-02-09 16:37:56
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1. 传统的目标检测框架，主要包括三个步骤：（1）利用不同尺寸的滑动窗口框住图中的某一部分作为候选区域；（2）提取候选区域相关的视觉特征。比如人脸检测常用的Harr特征；行人检测和普通目标检测常用的HOG特征等；（3）利用分类器进行识别，比如常用的SVM模型； 2. 目标检测领域的深度学习方法主要分 ...
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2020-02-06 14:25:55
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#线性支持向量机 #代码： from sklearn import datasetsx,y = datasets.make_classification(n_samples=100,n_features=2,n_redundant=0,n_classes=2,random_state=7816)x. ...
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2020-02-06 14:13:49
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给出一段序列，每次修改某个数的值和询问区间第 k 小。$(1\le n,m\le 10^5,0\le a_i\le10^9)$ "Luogu" 分析 动态主席树裸题。 树状数组套主席树，树状数组的每个结点相当于一棵主席树，每次修改操作只在对应树状数组的 logn 个结点所对应的主席树上修改，查询时， ...
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2020-02-04 00:46:40
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