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2017-04-12 04:32:35
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支持向量机原理(一) 线性支持向量机 支持向量机原理(二) 线性支持向量机的软间隔最大化模型 支持向量机原理(三)线性不可分支持向量机与核函数 支持向量机原理(四)SMO算法原理 支持向量机原理(五)线性支持回归 在前四篇里面我们讲到了SVM的线性分类和非线性分类，以及在分类时用到的算法。这些都关注 ...
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2017-04-07 18:30:01
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支持向量机原理(一) 线性支持向量机 支持向量机原理(二) 线性支持向量机的软间隔最大化模型 支持向量机原理(三)线性不可分支持向量机与核函数 支持向量机原理(四)SMO算法原理 支持向量机原理(五)线性支持回归 在SVM的前三篇里，我们优化的目标函数最终都是一个关于αα向量的函数。而怎么极小化这个 ...
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2017-04-07 18:26:42
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李亚健 《Linux内核分析》MOOC课程http://mooc.study.163.com/course/USTC-1000029000 一、实验过程： 使用gdb跟踪分析一个系统调用内核函数（上周选择的那一个系统调用） 1.进入实验楼环境，进入LinuxKernel: rm menu -rf g ...
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2017-03-26 00:09:43
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转 原创 2017-03-19 译者：geekpi Linux中国 随着新的设备和技术定期出来，如果我们想充分利用它们，保持最新的内核就很重要。此外，更新内核将帮助我们利用新的内核函数，并保护自己免受先前版本中发现的漏洞的攻击。-- Matei Cezar 本文导航 -步骤 1：检查已安装的内核版本 ...
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2017-03-19 12:13:44
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核函数的定义和作用 机器学习中的范数规划化之：L0，L1，L2，核范数 MMD和再生核希尔伯特空间 rademacher complexity ...
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2017-03-12 15:04:11
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1. 前言 最近又重新复习了一遍支持向量机（SVM）。其实个人感觉SVM整体可以分成三个部分： 1. SVM理论本身：包括最大间隔超平面（Maximum Margin Classifier），拉格朗日对偶（Lagrange Duality），支持向量（Support Vector），核函数（Kern ...
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2017-02-26 19:12:41
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维度分析：假设输入的训练数据为m个，维度为d，记作X(m,d);显然w为w(m,1); wT*x+b 核函数计算:k(x,y)->上公式改写成 wT*@(x)+b 假设支持的向量跟训练数据保持一致，没有筛选掉一个，则支撑的数据就是归一化后的X,记作：Xst; 测试数据为T(n,d); 则核函数计算后 ...
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2017-02-21 01:05:32
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高斯核函数 高斯核函数 所谓径向基函数 (Radial Basis Function 简称 RBF), 就是某种沿径向对称的标量函数。通常定义为空间中任一点x到某一中心xc之间欧氏距离的单调函数 , 可记作 k(||x-xc||), 其作用往往是局部的 , 即当x远离xc时函数取值很小。 高斯核函数 ...
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2017-02-18 11:02:24
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http://www.cnblogs.com/pengdonglin137/articles/4752082.html 转载： http://blog.csdn.net/ronliu/article/details/6446251 linux中大量使用函数指针钩子，导致阅读代码困难。比如想知道一个函 ...
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2017-02-07 01:26:22
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