码迷,mamicode.com
首页 >  
搜索关键字:ranking svm    ( 1671个结果
深度学习之神经网络与支持向量机
深度学习之神经网络与支持向量机 引言:神经网络(Neural Network)与支持向量机(Support Vector Machines,SVM)是统计学习的代表方法。可以认为神经网络与支持向量机都源自于感知机(Perceptron)。感知机是1958年由Rosenblatt发明的线性分类模型。....
分类:其他好文   时间:2015-07-03 22:00:00    阅读次数:138
centos6.4安装kvm
一、环境系统:centos6.4x64最小化安装IP:192.168.3.45二、虚拟化环境配置查看是否支持kvm虚拟化[root@kvm~]#egrep"vmx|svm"--color=always/proc/cpuinfo#命令执行有结果返回,标尺支持kvm虚拟化 flags :fpuvmedepsetscmsrpaemcecx8apicsepmtrrpgemcacmovpatpse36clflushdtsm..
分类:其他好文   时间:2015-07-01 18:48:18    阅读次数:147
SMO要点总结
SMO要点总结: SMO使用坐标上升的方法,求解SVM的最优解。和原始坐标上升方法的不同点在于: 1. 由于SVM的限制条件 ,所以不能只使用一个坐标,改为更新两个 2. 采用启发式方法,找到每次更新的坐标,而不是按顺序来 SMO的终止条件即,所有参数都符合KKT条件: 对应在margin以外的点 ...
分类:其他好文   时间:2015-06-30 23:28:39    阅读次数:218
深度学习之神经网络与支持向量机
从人人上转过来的 前言:本文翻译自deeplearning网站,主要综述了一些论文、算法已经工具箱。 ? 引言:神经网络(Neural?Network)与支持向量机(Support?Vector?Machines,SVM)是统计学习的代表方法。可以认...
分类:其他好文   时间:2015-06-29 10:19:47    阅读次数:167
sequential minimal optimization,SMO for SVM, (MATLAB code)
function model = SMOforSVM(X, y, C )%sequential minimal optimization,SMOtol = 0.001; maxIters = 3000;global i1 i2 K Alpha M1 m1 w b[m, n] = size(X);K....
分类:其他好文   时间:2015-06-26 06:48:39    阅读次数:133
python调用shell命令之三大方法
preface: 忙于最近的任务,需要用到libsvm的一些命令,如在终端运行java svm_train train_file model_file. python subset.py file train_num train_file test_file等命令,但file的准备又是通过python写好的,file需要是libsvm能够接受的格式,故用python写好特征,转为libsvm...
分类:编程语言   时间:2015-06-25 21:16:33    阅读次数:177
KVM安装
一、安装准备1.确定机器有VT终端输入命令:grep vmx /proc/cpuinfo (INTEL芯片)grepsvm /proc/cpuinfo (AMD芯片)不知道芯片的生产厂商则输入:egrep '(vmx|svm)' /proc/cpuinfo如果flags: 里有vmx 或者svm就说...
分类:其他好文   时间:2015-06-25 19:24:31    阅读次数:220
支持向量机
已经花了好多时间看支持向量机了,就是一直没开始写,网再渣,我也要开始总结了 支持向量机(SVM) 一种二类分类模型。基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器,学习策略就是间隔最大化,最终是求解凸二次规划的最优化算法。 包含线性可分支持向量机、线性支持向量机、非线性支持向量机。...
分类:其他好文   时间:2015-06-23 20:01:48    阅读次数:215
OpenCV中的SVM
#include "stdafx.h" #include #include #include #include #include #include #include #inc...
分类:其他好文   时间:2015-06-23 18:08:15    阅读次数:248
十大经典数据挖掘算法
国际权威学术组织the IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) 2006年12本月十大评选经典的数据挖掘算法:C4.5, k-Means, SVM, Apriori, EM, PageRank, AdaBoost, kNN, Naive...
分类:编程语言   时间:2015-06-23 15:09:58    阅读次数:107
© 2014 mamicode.com 版权所有  联系我们:gaon5@hotmail.com
迷上了代码!