1.基础支持向量机(SVMs)是一套用于分类、回归和异常值检测的监督学习方法。支持向量机的优点是:在高维空间中有效。在维度数量大于样本数量的情况下仍然有效。在决策函数中使用一个训练点子集(称为支持向量)，因此它也是内存高效的。通用的:可以为决策函数指定不同的内核函数。提供了通用的内核，但也可以指定定制的内核。支持向量机的缺点包括:如果特征数远大于样本数，则在选择核函数时避免过拟合，正则项至关重要。
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2018-12-04 18:49:07
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WEEK 7 Support Vector Machines Support vector machines, or SVMs, is a machine learning algorithm for classification. We introduce the idea and intuiti ...
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2018-12-03 15:35:07
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最近在做基于无线感知的身份识别这个工作，在后期数据处理阶段，需要使用二分类的方法进行训练模型。本身使用matlab做，所以看了一下网上很多都是使用libsvm这个工具箱，就去下载了，既然用到了想着就把这个东西梳理一下，顺便记录一下过程中的遇到的问题。 1、 Libsvm下载与安装 Libsvm这个工 ...
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2018-12-01 20:20:50
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生成器 生成器：只要函数体内出现yield关键字，那么再执行函数就不会执行函数代码，会得到一个结果，该结果就是生成器 生成器就是迭代器 yield的功能 1、yield为我们提供了一种自定义迭代器对象的方法 2、yield于return的区别： 1）yield可以返回多个值 2）函数暂停和再继续是由 ...
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2018-12-01 12:55:24
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Contest 81 （2018年11月8日，周四，凌晨） 链接：https://leetcode.com/contest/weekly-contest-81 比赛情况记录：结果：3/4， ranking: 440/2797。这次题目似乎比较简单，因为我比赛的时候前三题全做出来了（1:12:39）， ...
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2018-11-21 22:24:57
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WIFI室内定位-指纹法 在A1区域内每个点上采集四个WiFi的信号数据（信号强度），五点、九点、十六点采样。 5*5=25区域*16数据=400样本，用来训练 样本数 R B G1 G2 1 2 3 4 16 使用什么机器学习模型？ 决策树、SVM（构造超平面）、逻辑回归、等几乎任何方法都可以 传 ...
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2018-11-21 22:17:14
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目标检测 Region based network RCNN 一张图像生成1K~2K个候选区域 对每个候选区域，使用深度网络提取特征 特征送入每一类的SVM 分类器，判别是否属于该类 使用回归器精细修正候选框位置 Selective Search 候选框生成 传统的生成方法，就是检测就是不同大小的滑 ...
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2018-11-19 12:40:20
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题意与分析 2018ICPC北京站A题。 题意是这样的，给定若干人的武力值大小（ 的意思是A比B厉害），问到第几行会出现矛盾。 这题不能出现思维定势，看到矛盾就是矛盾并查集——A B、A C是不能推出B C或者B define INF 0x3f3f3f3f define PB emplace_bac ...
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2018-11-18 19:29:30
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1.普通SVM分类MNIST数据集 2.运行结果： 开始时间：2018-11-17 08:31:09 结束时间：2018-11-17 08:53:04 用时：21分55秒 精度：0.9122 预测图片： ...
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2018-11-17 22:24:01
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这篇博客我们来理解一下SVM。其实，之前好多大牛的博客已经对SVM做了很好的理论描述。例如CSDN上july的那篇三层境界介绍SVM的博文，连接如下： http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/7624837 那么我这里抛去一些复杂的公式推导，给出一 ...
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2018-11-15 15:25:00
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