1.SVM讲解 新闻分类案例 SVM是一个很复杂的算法,不是一篇博文就能够讲完的,所以此篇的定位是初学者能够接受的程度,并且讲的都是SVM的一种... ...
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2018-12-23 22:06:50
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着重介绍hige loss 和 softmax loss。 "svm回顾" $C_1,C_2$是要区分的两个类别,通过分类函数执行时得到的值与阈值的大小关系来决定类别归属,例如: $$g(x) = g(w^Tx+b)$$ 我们取阈值为0,此时$f(x)=sgn[g(x)]$就是最终的判别函数。对于同 ...
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2018-12-22 13:06:44
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决策树的优点: 一、 决策树易于理解和解释.人们在通过解释后都有能力去理解决策树所表达的意义。 二、 对于决策树,数据的准备往往是简单或者是不必要的.其他的技术往往要求先把数据一般化,比如去掉多余的或者空白的属性。 三、 能够同时处理数据型和常规型属性。其他的技术往往要求数据属性的单一。 四、 决策 ...
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2018-12-20 10:30:53
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隔了好久木有更新了,因为发现自己numpy的很多操作都忘记了,加上最近有点忙.。。 接着上次 我们得到的迭代函数为 首先j != yi j = yi 还没试一下,近期试一下这个的结果 ...
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2018-12-17 02:29:16
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一、 sklearn中提供了高效的模型持久化模块joblib,将模型保存至硬盘。 from sklearn.externals import joblib #lr是一个LogisticRegression模型 joblib.dump(lr, 'lr.model') lr = joblib.load( ...
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2018-12-12 10:34:15
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哇仿佛磕了几百年啊; 废话不多,以下是帮助很大的一些blog: ZOJ 2112 Dynamic Rankings (动态第k大,树状数组套主席树) 主席树全纪录(这个很好) 主席树乱讲(没啥关系,不过有些题目可以刷??) ...
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2018-12-10 23:00:47
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正则化 L1范数 蓝色的是范数的解空间,红色的是损失函数的解空间.L2范数和损失函数的交点处一般在坐标轴上,会使$\beta=0$,当然并不一定保证交于坐标轴,但是通过实验发现大部分可以得到稀疏解. L2范数 蓝色的是范数的解空间;红色的是损失函数的解空间.当两个空间相交时得到目标函数的一个解. 增 ...
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2018-12-10 20:48:42
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一、虚拟化VT开启确认 1、首先确认处理器有VT功能 grep vmx /proc/cpuinfo #(INTEL厂商 芯片 ) grep svm /proc/cpuinfo #(AMD厂商 芯片 ) cat /proc/cpuinfo | grep -e vmx -e nx -e svm 输出的信 ...
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2018-12-07 21:59:03
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KVM: kvm,x86支持硬件辅助虚拟化技术(hvm) grep -E "(vmx|svm)" /proc/cpuinfo grep -E "(vmx|svm)" /proc/cpuinfo [root@dmsag ~]# ll /dev/kvm crw-rw-rw- 1 root kvm 10, ...
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2018-12-05 23:22:08
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继续读取csv基础true_values:list,defaultNone认为为True的值false_values:list,defaultNone认为为False的值skipinitialspace:boolean,defaultFalse在分隔符之后跳过空格。skiprows:list-likeorintegerorcallable,defaultNone要跳过的行号(0索引)或文件开头要跳
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2018-12-04 20:04:28
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