支持向量机(SupportVectorMachine)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许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中[10]。支持向量机方法是建立在统计学习理论的VC维理论和结构风险最小原理基础上的，根据有..
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2014-10-01 01:07:40
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上回说到对于文本分类这样的不适定问题（有一个以上解的问题称为不适定问题），需要有一个指标来衡量解决方案（即我们通过训练建立的分类模型）的好坏，而分类间隔是一个比较好的指标。在进行文本分类的时候，我们可以让计算机这样来看待我们提供给它的训练样本，每一个样本由..
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2014-10-01 01:07:21
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线性分类器(一定意义上,也可以叫做感知机)是最简单也很有效的分类器形式.在一个线性分类器中,可以看到SVM形成的思路,并接触很多SVM的核心概念.用一个二维空间里仅有两类样本的分类问题来举个小例子。如图所示C1和C2是要区分的两个类别，在二维平面中它们的样本如上图所示。中间..
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2014-10-01 00:50:50
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想学习一下SVM，所以找到了LIBSVM--A Library for Support Vector Machines，首先阅读了一下网站提供的A practical guide to SVM classification.写一写个人认为主要的精华的东西。SVMs is：a technique fo...
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2014-09-30 16:36:19
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经过网上各种搜索，将LINUX平台及solaris平台的时间同步整理如下：主机情况：应用：2台LINUX服务器 redhat 5.5 内网数据库：2台Solaris服务器 Solaris 10 内网接口服务器：1台LINUX服务器 redhat 5.5 内网+公网实施方案：以接口服务器为时间同步服务...
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2014-09-30 14:17:39
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脚本主要由以下几个部分组成：awr.sql 用来在sqlplus 中执行的脚本,该脚本从网上直接找的。awr.sh 用来调用sqlplus来生成awr报告。ftp.sh 用来打包压缩每天生成的awr报告（压缩率大于50倍），并进行ftp传输，清理过期的报告，对于linux和solaris略有不同。c...
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2014-09-29 15:52:31
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SVM NG课件1
2014年9月28日 16:39 一个二维空间点的示例 已使用 Microsoft OneNote 2013 创建。
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2014-09-29 10:31:47
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SVM NG课件 2014年9月28日 16:39 几何边距 已使用 Microsoft OneNote 2013 创建。
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2014-09-29 02:38:56
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SVM NG课件 2014年9月28日 16:39 1.Margins 边距 Functional Margin 考虑sigmoid函数 如果x>0 越大越接近1，我们就有更大的信心认为预测结果是1，如果x<0 越小就越可能认为预测是0 ， 而如果x接近原点，那么预测结果0.5左右预测结果不那么可信...
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2014-09-28 21:41:45
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SVM NG课件 2014年9月28日 16:39 已使用 Microsoft OneNote 2013 创建。
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2014-09-28 20:46:35
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