1.间隔（Margins）考虑逻辑回归，概率值是由模型预测出来的，给定，如果，则，预测最终类别就为1.对于一个正类样本，越大，也就越大，我们也就更大程度上确定该样本属于类别1.也就是说如果，那么预测就非常可信，类似地，如果，我们就能很自信是正确的预测.换种角度，对于给定的训练集，如果我们拟合出合适的...
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2014-10-09 02:00:07
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odt文件是什么格式？
ODT是Openoffice存档的文件格式，Openoffice是一套跨平台的办公室软件套件，Openoffice能在 Windows、Linux、MacOS X (X11)、和 Solaris 等操作系统上执行。它与各个主要的办公室软件套件兼容。OpenOffice.org
是自由软件，任何人都可以免费下载、使用！
odt文件怎么打开？
1、在苹果机...
（一）SVM的背景简单介绍支持向量机(Support Vector Machine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出很多特有的优势，并可以推广应用到函数拟合等其它机器学习问题中[10]。支持向量机方法是建立在统计学习理论的VC 维理论和...
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2014-10-07 15:20:53
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一、线程理论基础 线程（thread）技术早在60年代就被提出，但真正应用多线程到操作系统中去，是在80年代中期，solaris是这方面的佼佼者。传统的Unix也支持线程的概念，但是在一个进程（process）中只允许有一个线程，这样多线程就意味着多进程。现在，多线程技术已经被许多操作系统所支持，....
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2014-10-06 20:27:20
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svm_predict_probability函数需要在train之前设置parameter参数才能得到概率模型。当svm_parameter.probability=1，或者options中的-b参数设置为1时。structsvm_parameter { intsvm_type; intkernel_type; intdegree; /*forpoly*/ doublegamma; /*forpoly/rbf/sigmoid*/ d..
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2014-10-06 16:12:01
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Java实现简单版SVM近期的图像分类工作要用到latent svm，为了更加深入了解svm，自己动手实现一个简单版的。 之所以说是简单版，由于没实用到拉格朗日，对偶，核函数等等。而是用最简单的梯度下降法求解。当中的数学原理我參考了http://blog.csdn.net/lifeitengu...
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2014-10-05 14:48:58
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最近，本人要做个小东西，使用SVM对8类三维数据进行分类，搜索网上，发现大伙讨论的都是二维数据的二分类问题，遂决定自己研究一番。本人首先参考了opencv的tutorial，网址是：http://docs.opencv.org/doc/tutorials/ml/non_linear_svms/non_linear_svms.html#nonlinearsvms，这也是二维数据的二分类问题。然后通过...
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2014-10-05 11:40:18
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1）从LIBSVM的官网http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/上下载最新版本的LIBSVM，当前版本为libsvm-3.18.zip2）解压压缩包到电脑上一位置，如：C:\ProgramFiles\libsvm-3.183）假设你使用的是64位的操作系统和matlab。此时将libsvm-3.18文件夹下的windows目录添加到matla..
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2014-10-01 21:59:52
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1.首先从主页上下载libsvm、Python2.5.2和gnuplot三个软件。http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/2.准备好数据，首先要把数据转换成Libsvm软件包要求的数据格式为：labelindex1:value1index2:value2...其中对于分类来说label为类标识，指定数据的种类；对于回归来说label为目标..
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2014-10-01 21:58:42
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SVM的应用领域很广，分类、回归、密度估计、聚类等，但我觉得最成功的还是在分类这一块。用于分类问题时，SVM可供选择的参数并不多，惩罚参数C，核函数及其参数选择。对于一个应用，是选择线性核，还是多项式核，还是高斯核？还是有一些规则的。实际应用中，多数情况是特征维数..
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2014-10-01 13:19:01
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