1. 算法思想 对线性可分的情形：通过最大化硬间隔（几何间隔），找出最佳分离超平面，从而分类数据 对弱线性可分情形：最大化软间隔（通过加一个松弛因子），找出分离超平面，分类数据 线性不可分的情形：通过核技巧把原始数据映射到高维空间，转化为线性可分的情形，然后继续求解。 2. 算法推导 （1）函数间隔 ...
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2019-07-18 22:31:24
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第三章 经典算法 0 写在前面 本章介绍了 SVM，逻辑回归和决策树 三个经典算法。这三个算法在李航的《统计学习方法》中分别拿出了三章重点讲解。本节的提问需要有相应的基础，通过书中的提问发现自己基础太弱了，而基础知识最能考察一个人的学习能力。（记得考研时张宇说过，基础知识不等于简单知识，越是抽象的基 ...
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2019-07-18 00:21:27
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实验要求数据说明 ：数据集data4train.mat是一个2*150的矩阵，代表了150个样本，每个样本具有两维特征，其类标在truelabel.mat文件中，trainning sample 图展示了理想的分类类结果；方案选择：选择并实现一种两分类方法（如感知机方法，SVM等）；在此基础上设计使 ...
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2019-07-14 13:30:07
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简单线性回归 解决回归问题 思想简单，实现容易 许多强大的非线性模型的基础，比如逻辑回归、多项式回归、svm等等 结果具有很好的可解释性 蕴含机器学习中的很多重要思想 在这里先不着急进行化简，我们可以看看机器学习的思路 回到我们的问题 简单线性回归实现 肿么样，似不似灰常简单呢？那么下面我们就要按照 ...
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2019-07-12 23:38:10
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误差反向传播算法（error back propagtion training），BP。BP神经网络具有任意复杂的模式分类能力和优良的多维函数映射能力。解决了简单感知不能解决异或和一些其他问题。从结构上讲，BP网络具有输入层、隐藏层和输出层。本质上，BP算法就是以网络误差平方为目标函数，采用梯度下降 ...
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2019-07-11 19:58:18
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理论上说上 32 位的 JVM 堆内存可以到达 2^32，即 4GB，但实际上会比这个小很多。不同操作系统之间不同，如 Windows 系统大约 1.5 GB，Solaris 大约 3GB。64 位 JVM允许指定最大的堆内存，理论上可以达到 2^64，这是一个非常大的数字，实际上你可以指定堆内存大 ...
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2019-07-03 09:13:10
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HOG+SVM流程 1.提取HOG特征 灰度化 + Gamma变换(进行根号求解) 计算梯度map(计算梯度) 图像划分成小的cell，统计每个cell梯度直方图 多个cell组成一个block, 特征归一化 多个block串接,并归一化 2.训练SVM分类器 ...
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2019-06-30 17:22:18
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1、 HOG特征 方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradient, HOG）特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子。它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征。Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中，尤其在行人检测中获得 ...
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2019-06-28 11:42:44
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