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搜索关键字:solaris svm    ( 2062个结果
[apue] 神奇的 Solaris pipe
说到 pipe 大家可能都不陌生,经典的pipe调用配合fork进行父子进程通讯,简直就是Unix程序的标配。 然而Solaris上的pipe却和Solaris一样是个奇葩(虽然Solaris前途黯淡,但是不妨碍我们从它里面挖掘一些有价值的东西), 有着和一般pipe诸多的不同之处,本文就来说说So ...
分类:其他好文   时间:2019-11-27 12:23:40    阅读次数:71
sklearn中SVM一对一多分类参数的研究
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 ...
分类:其他好文   时间:2019-11-16 00:48:00    阅读次数:96
vsftpd服务详解(匿名用户访问,本地用户访问,指定用户访问控制,虚拟用户)
vsftpd详解vsftpd是“verysecureFTPdaemon”的缩写,安全性是它的一个最大的特点。vsftpd是一个UNIX类操作系统上运行的服务器的名字,它可以运行在诸如Linux、BSD、Solaris、HP-UNIX等系统上面,是一个完全免费的、开放源代码的ftp服务器软件,支持很多其他的FTP服务器所不支持的特征。特点非常高的安全性需求、带宽限制、良好的可伸缩性、可创建虚拟用户、
分类:其他好文   时间:2019-11-16 00:44:25    阅读次数:88
线性可分支持向量机与软间隔最大化--SVM
线性可分支持向量机与软间隔最大化 SVM 给定线性可分的数据集 假设输入空间(特征向量)为 ,输出空间为 。 输入 表示实例的特征向量,对应于输入空间的点; 输出 表示示例的类别。 我们说可以通过 间隔最大化 或者等价的求出相应的 凸二次规划问题 得到的 分离超平面 以及决策函数: 但是,上述的解决 ...
分类:其他好文   时间:2019-11-15 14:30:36    阅读次数:83
SVM的sklearn.svm.SVC()函数应用
经常用到sklearn中的SVC函数,这里把文档中的参数: 本身这个函数也是基于libsvm实现的,所以在参数设置上有很多相似的地方。(PS: libsvm中的二次规划问题的解决算法是SMO)。 sklearn.svm.SVC(C=1.0, kernel='rbf', degree=3, gamma ...
分类:其他好文   时间:2019-11-14 23:50:54    阅读次数:88
xampp搭建本地环境
xampp XAMPP(Apache+MySQL+PHP+PERL)是一个功能强大的建站集成软件包。 这个软件包原来的名字是 LAMPP,但是为了避免误解,最新的几个版本就改名为 XAMPP 了。 它可以在Windows、Linux、Solaris、Mac OS X 等多种操作系统下安装使用,支持多 ...
分类:其他好文   时间:2019-11-11 21:28:47    阅读次数:122
Webmin:是目前功能最强大的基于Web的Unix系统管理工具
一:webmin介绍1·管理员通过浏览器访问Webmin的各种管理功能并完成相应的管理动作。目前Webmin支持绝大多数的Unix系统,这些系统除了各种版本的linux以外还包括:AIX、HPUX、Solaris、Unixware、Irix和FreeBSD等。2· Webmin让您能够在远程使用支持HTTPS(SSL上的HTTP)协议的Web浏览器通过Web界面管理您的主机。这在保证了安全性的前提
分类:Web程序   时间:2019-11-11 20:02:26    阅读次数:105
机器学习之欠拟合和过拟合(一)
1.欠拟合(underfitting)与过拟合(overfitting) 在机器学习中,我们的主要思想是通过对数据集的学习来生成我们的假设模型。在对数据集进行拟合的过程中,我们可能会遇到欠拟合和过拟合的问题。以身高预测的例子为例,这里给出7 18岁男生的身高标准(数据来源: "7 岁~18 岁儿童青 ...
分类:其他好文   时间:2019-11-09 21:57:11    阅读次数:115
机器学习之支持向量机
支持向量机 (support vector machine, SVM) 是建立在统计学习理论的 VC 维理论和结构风险最小原理基础上的,根据有限的样本信息在模型的复杂性(即对特点训练样本的学习精度)和学习能力(即无错误地识别任意样本的能力)之间寻求最佳折中,以期获得最好的泛化能力。 支持向量机的 基 ...
分类:其他好文   时间:2019-11-07 19:35:20    阅读次数:129
SVM核函数
★线性核函数: ★多项式核函数: ★径像基核函数/高斯核函数: ★拉普拉斯核函数: ★sigmod核函数: 吴恩达的见解:1. 如果Feature的数量很大,跟样本数量差不多,这时候选用LR或者是Linear Kernel的SVM2. 如果Feature的数量比较小,样本数量一般,不算大也不算小,选 ...
分类:其他好文   时间:2019-11-06 23:02:12    阅读次数:92
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