（一）朴素贝叶斯多项式事件模型 在上篇笔记中，那个最基本的NB模型被称为多元伯努利事件模型（Multivariate Bernoulli Event Model，以下简称 NB-MBEM）。该模型有多种扩展，一种是在上一篇笔记中已经提到的每个分量的多值化，即将p(xi|y)由伯努利分布扩展到多项式分 ...
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2016-04-21 01:25:52
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主要内容 一：SVM简介 二：线性分类 三：分类间隔 四：核函数 五：松弛变量 SVM简介 支持向量机（support vector Machine）是由Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学 ...
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2016-04-21 01:17:05
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支持向量机(Support Vector Machine)是一种监督式的机器学习方法(supervised machine learning)，一般用于二类问题（binary classification）的模式识别应用中。 支持向量机的最大特点是既能够最小化经验损失（也叫做经验风险、或者经验误差） ...
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2016-04-20 01:54:19
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排行榜上我们队是第9，第7的队伍也是我们团队的。由于复赛数据量增大，特征数过多，SVM方案没来得及实现（初赛的时候有融合SVM线上0.7777第4，没提交代码所以没显示），LR也没调整好，所以导致全部用树模型融合效果不好。单模型我们最好得分是0.785...
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2016-04-19 20:02:29
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一、 一点基础数学知识
现在硕士都快毕业了，反而将自己的许多数学知识忘的差不多了，所以，现在决心再捡起来，以补齐自己的数学短板，为以后的研究做好铺垫吧。现在结合自己学习SVM、MLC、ANN等机器学习方法来回顾以前的数学知识以及补充新的数学知识。
在SVM中，首先面临的问题是计算样本点到分类超平面的距离，现在就从最简单的点到直线的距离、点到平面的距离等内容开始回顾。
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2016-04-17 23:15:40
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这篇论文是Cohen1999年发表在Artificial Intelligence（A类）上的一篇文章，针对的是object ranking问题。Abstract
在归纳学习(inductive learning)中最受关注的是分类学习问题，而其实还有一类排名学习问题也很重要。可以基于概率分类器模型或者回归模型进行排名模型的构建。排名任务较分类任务更容易，因为偏好信息比标签更容易获取。举几个例子...
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2016-04-17 22:44:24
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之前运行haar特征的adaboost算法人脸检测一直出错，加上今天的HOG&SVM行人检测程序，一直报错。 今天总算发现自己犯了多么白痴的错误——是因为外部依赖项lib文件没有添加完整，想一头囊死啊 做程序一定要心如止水！！！ 仔细查找！！！ 1.人脸识别程序： [cpp] view plain ...
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2016-04-17 20:35:13
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转自http://blog.csdn.net/firefight/article/details/6452188 是MNIST手写数字图片库：http://code.google.com/p/supplement-of-the-mnist-database-of-handwritten-digits ...
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2016-04-17 20:31:01
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国际权威的学术组织the IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) 2006年12月评选出了数据挖掘领域的十大经典算法：C4.5, k-Means, SVM, Apriori, EM, PageRank, AdaBoost, kNN, N ...
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2016-04-17 19:16:08
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Write a SQL query to rank scores. If there is a tie between two scores, both should have the same ranking. Note that after a tie, the next ranking num ...
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2016-04-17 13:02:06
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