统计学习 前言：机器学习比较重要的几部分：线性模型、统计学习、深度学习，线性部分包括SVM、压缩感知、稀疏编码，都是控制整个模型的稀疏性去做线性函数，偏 Discriminative 判别模型；统计学习主要通过统计方法对数据建模找到极大似然，偏 Generative 生成方法；深度学习就是 neur ...
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2019-10-11 21:56:34
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After each PAT, the PAT Center will announce the ranking of institutions based on their students’ performances. Now you are asked to generate the rank ...
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2019-10-11 16:35:42
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我们常常遇到一些这样的名词，比如说SVM（支持向量机），贝叶斯，k临近法。这些都是分类器，去查找这些名词时，你会找到一大推的数学公式，这瞬间劝退我这种数学不是太好的人，下面简单谈一下我的理解； 书上定义：在机器学习中，分类器作用是在标记好类别的训练数据基础上判断一个新的观察样本所属的类别。 什么意思 ...
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2019-10-10 10:43:14
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环境7.7.1908 最小化安装 1.安装tigervnc server 2.安装"GNOME Desktop" 3.检查是否支持虚拟化 grep vmx /proc/cpuinfo (INTEL 芯片 ) grep svm /proc/cpuinfo (AMD 芯片 ) cat /proc/cpu ...
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2019-10-07 23:19:59
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遵循统一的机器学习框架理解SVM 一、前言 1. 我的博客不是科普性质的博客，仅记录我的观点和思考过程。欢迎大家指出我思考的盲点，更希望大家能有自己的理解。 2. 本文参考了李宏毅教授讲解SVM的课程和李航大大的统计学习方法。 二、理解 统一的机器学习框架(MLA)： 1.模型(Model) 2.策 ...
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2019-10-03 16:04:44
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在SVM中，我们的超平面参数最终只与间隔边界上的向量（样本）有关，故称为支持向量机。 求解最优超平面，即求最大化间隔，或最小化间隔的倒数：||w||2/2，约束条件为yi(wTxi+b)>=1 因为此函数为凸函数（拉格朗日乘子法的前提条件），可用拉格朗日乘子法转化为对偶问题，当满足KKT条件时，对偶 ...
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2019-10-02 13:12:30
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一、任务 这次我们将了解在机器学习中支持向量机的使用方法以及一些参数的调整。支持向量机的基本原理就是将低维不可分问题转换为高维可分问题，在前面的博客具体介绍过了，这里就不再介绍了。 首先导入相关标准库： 作为一个例子，首先我们随机生成一些数据，考虑分类任务的简单情况，其中两个类别的点是良好分隔的： ...
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2019-09-28 23:53:53
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有n个考场，每个考场都有若干数量个考生，现给出各个考场中考生的准考证号和分数，要求将所有考生的分数从高到低排序，并输出 ...
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2019-09-25 00:15:42
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1. sout = System.out.println(); 2. soutp = System.out.println(""); 3. soutv = System.out.println("变量名 = " + 变量); 4. soutm = System.out.println("当前类名.当 ...
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2019-09-22 17:53:52
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Cvxopt解决二次规划 标准二次规划形式: $\begin{equation}\begin{split}\min\quad&\frac{1}{2}\mathtt{x^TPx+q^Tx}\\s.t\quad&\mathtt{Gx\le h}\\&\mathtt{Ax}=0\end{split}\en ...
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2019-09-22 01:46:24
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