解决Windows7/10系统连接网线后显示“未识别的网络”的问题 7月 15, 2016 分类： 问题描述 本科期间使用的是南京航空航天大学的校园网，宿舍里每个人桌子上都有一个网线接口，用网线连接接口和电脑的网线插孔，然后使用校园网账号进行拨号上网。一般情况下这样操作即可以连上互联网，但也有偶然情 ...
SVM 在学长没说之前我其实也是鄙视支持向量机的，甚至都不咋用过，但是我看大家都会，那我也来手推一下好了，哈哈~ 参考白板手写支持向量机 经典的算法：我不配鄙视！ 先上一张大佬手推图 SVM说简单一就是最大间隔分类问题 找到一个最佳的分割平面~ 点到直线的距离公式： \(d=\frac{y\left ...
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2020-08-10 00:10:05
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逻辑回归 一、什么是逻辑回归 是用于处理因变量为分类变量的回归问题，常见的是二分类或二项分布问题，也可以处理多分类问题，它实际上是属于一种分类方法。主要思想是用最大似然概率方法构造方差，为最大化方差，利用牛顿梯度上升求解方差参数。 优缺点如下： 1 优点：计算代价不高，易于理解和实现。 2 缺点：容 ...
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2020-08-07 12:31:57
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在机器学习中，我们通过一些已标记的数据（已知的数据，带有标签，确定了其种类和一些属性数值的数据记录）记录成图表等，比如在进行分类问题的训练过程中， 如果特性只有两个，那么可以列平面图表来表示对应的labeled data， 即类似 的图像（来自百度图片）， 其中的曲线既是决策边界，如果我们用一个表格 ...
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2020-07-22 15:38:58
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在支持向量机SVM中，通常使用核函数将样本输入空间转化为重构核Hilbert空间（Reproducing kernel Hilbert space，RKHS），提高算法处理非线性分类问题的性能。相比于Hilbert空间，重构核Hilbert空间有着很多优秀的性质。下面从RKHS的定义、RKHS刻画、 ...
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2020-07-12 18:54:02
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1. 分析为什么平方损失函数不适用于分类问题. 分类问题中的标签，是没有连续的概念的。每个标签之间的距离也是没有实际意义的，所以预测值 和 标签两个向量之间的平方差这个值不能反应分类这个问题的优化程度。 假设分类问题的类别是1,2,3 那么对于一个真实类别为2的样本X，模型的分类结果是 1 或 3， ...
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2020-07-11 22:38:55
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1.应用背景 在进行分类器构建后，要对其分类性能进行评估，或新构建的分类器相对于其他分类器对数据集的分类效果进行评估，这时就会用到相应的评估方法 2.常见的评估方法 2.1评估分类器性能的度量 基本概念理解： 正元组：在一个分类问题中我们感兴趣的元组； 负元组：其他元组； 真比例/真阳性(TP)：指 ...
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2020-07-03 19:24:56
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这篇cvpr2019的论文主要提出了一个损失函数Class-Balanced Loss用来处理数据长尾问题 长尾问题是由于分类问题中数据集每类的数据量不同，导致分类准确度下降。举个极端点的例子有助于理解：A、B二分类问题，数据集中，A、B数据量比例为999：1，为了减少损失值，网络很自然的将所有图片 ...
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2020-07-03 19:11:00
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研究背景 问题定义 目前，该领域中使用较多的数据集通常把行为识别问题简化为视频分类问题，即：给定一段裁剪好的视频片段，要求模型返回一个预定义的动作标签 传统解决方案 在深度学习应用于该领域之前，传统方法一般把该问题拆分成两个子问题进行处理：1. 行为表示(Action Representation) ...
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2020-07-03 10:22:45
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k临近算法（解决分类问题）： 已知数据集，以及该数据对应类型 给出一个数据x，在已知数据集中选择最接近x的k条数据，根据这k条数据的类型判断x的类型 具体实现： from numpy import * import operator def createDataSet(): group = arra ...
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2020-07-01 23:41:49
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