1. 前言 说到朴素贝叶斯算法，首先牵扯到的一个概念是 判别式和生成式 。 判别式：就是直接学习出特征输出$Y$和特征$X$之间的关系，如决策函数$Y=f(X)$,或者从概率论的角度，求出条件分布$P(Y|X)$。代表算法有 决策树、KNN、逻辑回归、支持向量机、随机条件场CRF等 生成式：就是直接 ...
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2018-10-01 17:08:54
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其实在深度学习分类中我们已经介绍了目标检测和目标识别的概念、为了照顾一些没有学过深度学习的童鞋，这里我重新说明一次：目标检测是用来确定图像上某个区域是否有我们要识别的对象，目标识别是用来判断图片上这个对象是什么。识别通常只处理已经检测到对象的区域，例如，人们总是会使在已有的人脸图像的区域去识别人脸。 ...
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2018-09-25 01:07:14
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1、基础篇——基于Python的机器学习>>>>>>戳我，立即学习 现在大热、为未来计算机科学发展方向的机器学习了解多少呢？ 下面推荐的这个内容比较适合小白，如果数学、模型理论基础不扎实也没关系，可以掌握Python编程语言基本可以轻松学习~ 例如利用Python编程语言实现线性分类器、支持向量机、 ...
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2018-09-21 16:09:14
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支持向量机 支持向量机是一种二分类机器学习模型，适用于小样本数据集。 下面通过建模，优化方法求解，支持向量机在多分类问题的应用以及支持向量机优缺点四个方面讲： 第一部分：建模 一．线性可分支持向量机：若数据样本线性可分，通过极大化所有样本点的几何间隔最小值，将极大化问题转变成极小化问题之后，得到线性... ...
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2018-09-19 01:21:49
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一、简介 支持向量机（support vector machines）是一种二分类模型，它的目的是寻找一个超平面来对样本进行分割，分割的原则是间隔最大化，最终转化为一个凸二次规划问题来求解。由简至繁的模型包括： （1）当训练样本线性可分时，通过硬间隔最大化，学习一个线性可分支持向量机； （2）当训练 ...
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2018-09-16 15:57:37
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svm分析（类似于源码）fromfutureimportprint_functionfromtimeimporttimeimportlogging#绘图工具importmatplotlib.pyplotasplt#cross_validation：交叉验证，这里现在使用model_selectionfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitf
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2018-09-11 18:06:53
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数据挖掘概况 什么是数据挖掘？ 数据挖掘（Data mining，简称DM），是指从大量数据中，通过统计学、人工智能、机器学习等方法，挖掘出未知的、且有价值的信息和知识的过程。 数据挖掘是一门交叉学科，覆盖了统计学、数据可视化、算法、数据库、机器学习、市场营销和其他学科等知识。 数据挖掘与数据分析的 ...
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2018-09-10 22:25:00
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笔试 传值和传引用的区别？ 静态链接库和动态链接库的区别？以及运行时在程序内存空间的位置？ 死锁的产生条件及写一个简单的死锁程序 二叉树分层遍历算法手写 实现@别人的功能，@后可加命令和发送的消息，设计高效的结构去处理命令和消息，并写代码实现 第一面 技术 你个人的亮点 吸引面试官的点在哪里？ 针对 ...
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2018-09-05 23:47:24
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1.线性可分 对于一个数据集： 如果存在一个超平面X能够将D中的正负样本精确地划分到S的两侧，超平面如下： 那么数据集D就是线性可分的，否则，不可分。 w称为法向量，决定了超平面的方向；b为位移量，决定了超平面与原点的距离。 样本空间中的任意点x到超平面X的距离（不太熟悉的可以复习高数中空间几何那一 ...
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2018-09-03 10:32:55
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一、什么是支撑向量机SVM （Support Vector Machine） SVM(Support Vector Machine)指的是支持向量机，是常见的一种判别方法。在机器学习领域，是一个有监督的学习模型，通常用来进行模式识别、分类以及回归分析。 Vapnik等人在多年研究统计学习理论基础上对 ...
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2018-09-02 00:06:01
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