Description Shared Virtual Memory (SVM) (Glossary): An address space exposed to both the host and the devices within a context. SVM causes addresses t ...
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2019-12-22 14:56:02
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文章目录查找搜索引擎线性查找(顺序查找)二分查找排序桶排序(计数排序)选择排序(交换排序上改进)冒泡排序快速排序(Quick Sort)插入一个数据到有序数列中 查找 搜索引擎 matching & ranking 索引技术 AltaVista：foward index 文档到关键词 / inver ...
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2019-12-17 20:29:26
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基于最大间隔分隔数据 寻找最大间隔 分类器求解的优化问题 这里的类别标签为什么采用-1和+1，而不是0和 1呢？这是由于-1和+1仅仅相差一个符号，方便数学上的处理。我们可以通过一个统一公式来表示间隔或者数据点到分隔超平面的距离，同 时不必担心数据到底是属于-1还是+1类。 S V M 应用的一般框 ...
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2019-12-15 21:55:41
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概念将向量映射到一个更高维的空间里，在这个空间里建立有一个最大间隔超平面。在分开数据的超平面的两边建有两个互相平行的超平面，分隔超平面使两个平行超平面的距离最大化。假定平行超平面间的距离或差距越大，分类器的总误差越小。基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器SVM的的学习算法就是求解凸二次规... ...
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2019-12-14 22:54:37
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获取Nutanix集群所有节点IP信息svmips
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2019-12-12 17:58:39
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简介windows上matlab安装还是有一些坑的 首先 matlab2016a 安装一个 编译器 tdm64 gcc 4.9.2.exe 然后更改 libsvm 中的matlab make.m 重点观察 $CFLAGS 参考链接 https://blog.micblo.com/2019/04/22 ...
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2019-12-10 16:59:20
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之前讲过SVM，是通过最大化间隔导出的一套方法，现在从另外一个角度来定义SVM，来介绍整个线性SVM的家族。 大纲： 线性支持向量机简介L2正则化L1-loss SVC原问题L2正则化L2-loss SVC原问题L2正则化SVC对偶问题L1正则化L2-loss SVC原问题多类线性支持向量机实验环节 ...
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2019-12-03 21:56:45
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SVM损失函数 L1 = max(0,5.1 3.2+1)+max(0, 1.7 3.2+1) l2 = ...... 损失函数:L=(L1+L2+L3)/3 当所有的分数几乎相同时:L=分类数 1 (就是max中的那个1.共有类数 1个) 为什么使用平均值? 无论分数如何变化loss不会改变 最优 ...
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2019-11-30 11:29:23
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Why 核函数 目的是为了解决 线性不可分问题 . 核心思想是 升维 . 当样本点在低维空间不能很好地分开的时候, 可以考虑将样本 通过某种映射(就是左乘一个矩阵) 到高维空间中, 然后在高维空间就容易 求解一个平面 $w^Tx +b$ 将其分开了. 想法是很美滋滋, 但立马就有一个问题, 计算量大 ...
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2019-11-28 13:20:44
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1、引言 最近在学习sklearn库中SVM算法中C-SVC多分类的相关应用，但是在sklearn中关于如何提取训练后的参数，并脱离原有的sklearn库，甚至脱离原有的python开发环境，在新的平台和系统中使用训练后的参数完成前向推理，是本文所需要讲述的内容。由于笔者主要从事于嵌入式平台（包括但 ...
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2019-11-16 00:48:00
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