1. 正则化概述（Regularization） 监督学习可以简单的理解为在最小化loss function 的同时，保证模型的复杂度尽可能的低，防止出现过拟合（overfitting）。常用的loss函数有square loss(Regression)，Hinge Loss(SVM)，exp-lo... ...
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2016-04-15 21:31:38
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周五的组会如约而至，讨论了一个比较感兴趣的话题，就是使用SVM和随机森林来训练图像，这样的目的就是 在图像特征之间建立内在的联系，这个model的训练，着实需要好好的研究一下，下面是我们需要准备的入门资料： [关于决策树的基础知识参考：http://blog.csdn.net/holybin/art ...
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2016-04-15 21:30:10
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转自：https://www.quora.com/What-are-the-advantages-of-different-classification-algorithms There are a number of dimensions you can look at to give you a... ...
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2016-04-15 13:54:29
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在样本数据集(xn,tn)中，tn不是简单的离散值，而是连续值。如在线性回归中，预测房价的问题。与线性回归类似，目标函数是正则平方误差函数：
在SVM回归算法中，目的是训练出超平面y=wTx+b，采用yn=wTxn+b作为预测值。为了获得稀疏解，即计算超平面参数w,b不依靠所用样本数据，而是部分数据（如在SVM分类算法中，支持向量的定义），采用??insensitive 误差函数–Vapnik,1...
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2016-04-12 11:13:09
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CSDN?勿在浮沙筑高台\color{Blue}{CSDN-勿在浮沙筑高台}
支持向量机(Support Vector Machine)曾经在分类、回归问题中非常流行。支持向量机也称为最大间隔分类器，通过分离超平面把原始样本集划分成两部分。首先考虑最简单...
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2016-04-11 12:28:00
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《Brief History of Machine Learning》
介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章，介绍很全面，从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adaboost 到随机森林、Deep Learning.
《Deep Learning in Neural Networks: An Overview》
介绍:这是瑞士人工智能实验室 Jurgen Schmidhuber 写的最新版本...
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2016-04-11 12:23:45
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在做svm的时候我们碰到了结构风险最小化的问题，结构风险等于经验风险+vc置信范围，当中的vc置信范围又跟样本的数量和模型的vc维有关，所以我们看一下什么是vc维 首先看一下vc维的定义：对一个指标函数集，假设存在H个样本可以被函数集中的函数按全部可能的2的H次方种形式分开，则称函数集可以把H个样本 ...
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2016-04-09 18:58:26
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很久之前就学了SVM，总觉得不就是找到中间那条线嘛，但有些地方模棱两可，真正编程的时候又是一团浆糊，参数随意试验，毫无章法。既然又重新学到了这一章节，那就要把之前没有搞懂的地方都整明白，再也不要做无用功了~算法很简单，如果学不会，只是因为懒~写下这段话，只为提醒自己
以下使用到的图片来自上海交大杨旸老师的课件，网址如下：http://bcmi.sjtu.edu.cn/~yangyang/...
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2016-04-07 13:39:01
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KVM: 必须在64位系统上运行 CPU必须支持HVM(硬件虚拟化) #grep-o-E‘svm|vmx‘/proc/cpuinfo装载模块： modprobe kvm_intelkvm_amd kvm安装kvm： Virtualization 提供qemu-kvm工具 VirtualizationClient VirtualizationPlatform 提供libvirt,libvirt-client,virt-who,virt-w..
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2016-04-05 20:13:07
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转载自：『http://www.cvchina.info/2010/08/31/conference-ranking-byar/』 澳大利亚政府和澳大利亚研究理事会做的，有一定考价值。 ...
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2016-04-05 12:11:10
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