优点 1. FM模型可以在非常稀疏的数据中进行合理的参数估计，而SVM做不到这点 2. 在FM模型的复杂度是线性的，优化效果很好，而且不需要像SVM一样依赖于支持向量。 3. FM是一个通用模型，它可以用于任何特征为实值的情况。而其他的因式分解模型只能用于一些输入数据比较固定的情况。 与LR联系与区 ...
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2018-11-15 12:02:34
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原文链接：https://riboseyim.github.io/2018/02/10/Machine Learning Algorithms/ 摘要 机器学习算法分类：监督学习、半监督学习、无监督学习、强化学习 基本的机器学习算法：线性回归、支持向量机(SVM)、最近邻居(KNN)、逻辑回归、决策 ...
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2018-11-15 12:02:21
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1.SVM: SVM，全称是support vector machine，中文名叫支持向量机。SVM是一个面向数据的分类算法，它的目标是为确定一个分类超平面，从而将不同的数据分隔开。 2.SVM为什么采用间隔最大化： 1.当训练数据可分的时候，存在很多超平面可以将数据分开 2.感知机利用误分类最小策 ...
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2018-11-14 16:40:21
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fromsklearn.svmimportSVRimportnumpyasnpn_samples,n_features=10,5np.random.seed(0)y=np.random.randn(n_samples)x=np.random.randn(n_samples,n_features)clf=SVR(gamma=‘scale‘,C=1.0,epsilon=0.2)clf.fit(x,y)
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2018-11-12 19:54:14
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Basically, the support vector machine is a binary learning machine with some highly elegant properties. Given a training sample, the support vector ma ...
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2018-11-11 10:53:29
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支持向量机（Support Vector Machines, SVM）:是一种监督学习算法。处理二分类 支持向量(Support Vector)就是离分隔超平面最近的那些点。 机(Machine)就是表示一种算法，而不是表示机器。 线性可分数据集：将数据集分隔开的直线称为分隔超平面。我们希望找到离分 ...
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2018-11-10 21:16:25
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CH02 感知机 前言 章节目录 导读 感知机是二类分类的线性分类模型。 $L(w,b)$的经验风险最小化 本章中涉及到向量内积，有超平面的概念，也有线性可分数据集的说明，在策略部分有说明损关于失函数的选择的考虑，可以和CH07一起看。 本章涉及的两个例子，思考一下为什么$\eta=1$，进而思考一 ...
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2018-11-10 19:07:08
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原文地址：https://www.cnblogs.com/cl1006/p/9924066.html 第一步启用Ad Hoc Distributed Queries 在SQLserver执行以下的语句： exec sp_configure 'show advanced options',1 reco ...
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2018-11-10 15:25:45
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1. 前言 在前一篇 "1. 支持向量机（SVM）原理" 中，我们对线性可分SVM的模型和损失函数优化做了总结。但是大家有没发现，之前的文章介绍的支持向量机会无法处理一些情况，比如在有0，1两类，在0类的中间出现了几个1类的异常点，这样的话要之前最原始的SVM绝对分离两个类基本是不可能的了。本文对支 ...
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2018-11-10 10:54:42
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1 回顾与本次目标 1.1 回顾 MQTT控制报文的基本格式 WireShark进行抓包分析了报文 报文分析： CONNECT——连接服务器 CONNACK——确认连接请求 PINGREQ——心跳请求 PINGRESP——心跳响应 DISCONNECT——断开连接 1.2 本节目标 SUBSCRIB ...
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2018-11-09 20:51:24
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