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搜索关键字:smo    ( 658个结果
机器学习-支持向量机算法实现与实例程序
一. SMO算法基础 支持向量就是离分隔超平面最近的那些点。分隔超平面是将数据集分开来的决策边界。 支持向量机将向量映射到一个更高维的空间里,在这个空间里建立有一个最大间隔超平面。在分开数据的超平面的两边建有两个互相平行的超平面。建立方向合适的分隔超平面使两个与之平行的超平面间的距离最大化。其假定为 ...
分类:编程语言   时间:2018-05-20 14:16:20    阅读次数:253
2017-2018-2偏微分方程复习题解析11
Problem: Let $v=(v_1,v_2,v_3)$ be smooth vector field. Show that $-\lap v=\curl\curl v-\n \Div v$. Let $\curl v=w$. Then $$\beex \bea -\lap v_1&=-(\p_ ...
分类:其他好文   时间:2018-05-15 16:03:56    阅读次数:183
servlet表单数据
Servlet 表单数据 很多情况下,需要传递一些信息,从浏览器到 Web 服务器,最终到后台程序。浏览器使用两种方法可将这些信息传递到 Web 服务器,分别为 GET 方法和 POST 方法。 GET 方法 GET 方法向页面请求发送已编码的用户信息。页面和已编码的信息中间用 ? 字符分隔,如下所 ...
分类:其他好文   时间:2018-05-12 17:28:18    阅读次数:226
Ubuntu之网易云音乐无法启动
官方最新版(1.1)有这个问题,似乎改成0.9版就可以了 deepin15(32位):http://s1.music.126.net/download/pc/netease-cloud-music_0.9.0_i386.debdeepin15(64位):http://s1.music.126.net ...
分类:系统相关   时间:2018-05-12 14:25:22    阅读次数:209
【01】webpack的安装过程截图
【05】(moyu:最好安装在C盘。默认的安装地址。)【】全局安装01,首先要安装Node.js, Node.js 自带了软件包管理器 npm。02,Webpack 需要 Node.js v0.6 以上支持,建议使用最新版 Node.js。03,用 npm 安装 Webpack(全局安装)npm i... ...
分类:Web程序   时间:2018-05-12 03:23:08    阅读次数:363
2017-2018-2偏微分方程复习题解析6
Problem: If $a$ is a smooth homogeneous function of degree $m$, show that $$\bex |\dot \lap_ju(x)|\leq C2^{jm}(Mu)(x), \eex$$ where $$\bex (Mf)(x)=\su ...
分类:其他好文   时间:2018-05-11 23:16:12    阅读次数:195
天文python应用包中文使用说明文档 《Usage Documentation of Astro-python》
耗时一个多月的翻译工作终于完成了....!! 还是很感谢给力的队友(*^__^*) 言归正传:此说明文档是关于一系列天文的Python包的中文应用说明【Astro_py_whl(v1.1.1).pdf】。 我们根据GitHub/国外高校/Python库等所提供的各类开源python-Astro库,将 ...
分类:编程语言   时间:2018-05-08 23:56:19    阅读次数:430
传统拖着方式第二篇
<!DOCTYPE html><html lang="en"><head> <meta charset="UTF-8"> <title>传统拖拽2</title> <style type="text/css"> #dialog{ position: relative; width: 200px; t ...
分类:其他好文   时间:2018-05-05 19:38:39    阅读次数:161
InceptionV3----Label Smoothing
标签平滑,作者说one-hot这种脉冲式的标签导致过拟合 new_labels = (1.0 - label_smoothing) * one_hot_labels + label_smoothing / num_classes Szegedy在网络实现的时候,令 label_smoothing = ...
分类:其他好文   时间:2018-05-05 15:32:18    阅读次数:437
机器学习(支持向量机)
有人说,SVM是现成最好的分类器,指的是该分类器不加修改既可直接使用。同时意味着在数据上应用基本形式的SVM分类器可以得到低的错误率的结果。 SVM有很多实现,但是最流行的是实现序列最小优化SMO,通过核函数Kernel将SVM扩展到更多的数据集上 优点:泛化错误率低,计算开销不大,结果易解释 缺点 ...
分类:其他好文   时间:2018-05-03 11:12:26    阅读次数:184
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