通过支持向量机,我们可以发现 支持向量机能很好的将两个线性可分的样本分开 那么对于不是线性可分的样本,我们就要通过核函数去处理他了 也就是说,核函数的做用就是将线性不可分的样本,通过核函数印射到另外一个空间中 是样本变成线性可分的 那么常用的核函数有两种 一种是线性核函数 也就是直接x‘ = w * ...
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2018-08-31 21:24:26
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回归模型构建 | 模块 | 函数 | 算法名称 | 简称 | | | | | | | linear_model | LinearRegression | 线性回归 | LR | | svm | SVR | 支持向量机回归 | SVM | | neighbors | KNeighborsRegress ...
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2018-08-31 15:43:09
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第1章 课程导学包括课程概述、课程安排、学习前提等方面的介绍,让同学们对计算机视觉有所理解1-1 计算机视觉导学 第2章 计算机视觉入门通过OpenCV以及TensorFlow两个方面介绍计算机入门的相关知识。OpenCV侧重点在于为大家补充图像处理的相关基础,如像素、文件封装格式、灰度等级、颜色通 ...
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2018-08-30 13:19:59
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判别模型 误分点到超平面的距离 对偶解法(Gram矩阵) 多类分类, 回归 特征空间, 样本点 判别模型 三要素: 1、距离度量:曼哈顿和欧氏距离 2、k值选取:(估计误差和近似误差),交叉验证求最优 3、分类决策:多数表决 kd树(构造和搜索,适用于训练实例远大于空间维数) 特征与类别的联合概率 ...
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2018-08-29 19:57:48
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不同时期的你去看红楼梦会有不一样的感触,而不同年份的我看ML也会有更深入的理解(*/ω\*) svm是 一种判别方法 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,主要解决二分类问题。其原理也从线性可分说起,然后扩展到线性不可分的情况。甚至扩展到使用非线性函数中去。 所以,我们先从最简单 ...
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2018-08-22 20:36:55
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今天看了有关支持向量机(Support vector machine,简称SVM )用来分类的内容,分别实现了对于判别城市消费水平和乳腺癌诊断的问题,在做乳腺癌诊断时,误差率问题卡壳了一个晚上,始终保持在0.014水平,无法减小到0。结果连SVM的基本原理都没有弄清,svmtrain(训练数据,分类 ...
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2018-08-22 01:18:31
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一、K-Means聚类算法 优点: (1)原理简单,实现容易,收敛速度快 (2)球形边界效果较好 缺点: (1)k取值不好把握 (2)非球形边界效果较差 (3)对噪音和异常点较敏感 应用: (1)被大多数搜索引擎用于通过相似性对网页进行聚类,并识别搜索结果的相关率,有助于搜索引擎减少用户的计算时间 ...
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2018-08-21 01:05:00
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目录结构: Web25\ |—css\ reset.css、common.css、index.css、login.css、reg.css |—js\ jquery-3.3.1.js、index.js、login.js、reg.js |—index.html、course.html、pay.html、 ...
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2018-08-19 13:57:50
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为什么有今天这篇?首先,标题不要太相信,哈哈哈。本公众号之前已经就人工智能学习的路径、学习方法、经典学习视频等做过完整说明。但是鉴于每个人的基础不同,可能需要额外的学习资料进行辅助。特此,向大家免费发送近300G的人工智能从基础到实战的全系列视频,有需要的可以领取。注意:视频很多,按需观看。教程说明:本套教程属于人工智能、机器学习、深度学习、自然语言处理方向的教程,涵盖python基础、pytho
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2018-08-17 17:14:14
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