1. 检查环境$ grep -E 'svm|vmx' /proc/cpuinfo ~]# lsmod | grep kvmkvm_intel 170181 0kvm &nb
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2018-07-25 13:14:38
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SVM有很多种实现，但是本章只关注其中最流行的一种实现，即序列最小化（SMO）算法在此之后，我们将介绍如何使用一种称为核函数的方式将SVM扩展到更多的数据集上基于最大间隔的分割数据优点：泛化错误率低，计算开销不大，结果易解释缺点：对参数调节和核函数的选择敏感，原始分类器不加修改仅适用于处理二类问题适 ...
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2018-07-23 14:49:56
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1.PCA原理 主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）， 是一种统计方法。通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量，转换后的这组变量叫主成分。 PCA算法： 2.PCA的实现 数据集： 64维的手写数字图像 代码： 运行结果： 1）将数 ...
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2018-07-19 13:43:53
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?1.SVM 的基本思想： ?SVM把分类问题转换成寻求分类平面的问题，并通过最大化分类边界点到分类平面的距离来实现分类。通俗的讲支持向量机的解决的问题是找到最好的分类超平面。支持向量机（Support vector machine)通常用来解决二分类问题 ? 2.构造目标函数 类似于点到直线的距离 ...
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2018-07-19 13:29:58
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问题是这样的： 好凡需要做一个命名实体识别（序列标注）的任务，按照他以往的经验，用条件随机场就可以达到预期的指标，眼下他精心设计了10个特征。 问题一：由于实验室设备老旧，降低任务复杂度的工作非常有意义，那么他该如何选取最好是特征子集？ 问题二：为了快速筛选特征，他用线性分类器（SVM）对候选的特征 ...
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2018-07-18 15:15:02
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机器学习的评估 PR曲线用于positive类数据占比比较小，或者你更加在意false postion（相比于false negative）；其他情况采用ROC曲线；比如Demo中手写体5的判断，因为只有少量5，所以从ROC上面来看分类效果不错，但是从PR曲线可以看到分类器效果不佳。 y_score... ...
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2018-07-17 23:24:07
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https://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/49999583 1. 线性分类器 在深度学习与计算机视觉系列(2)我们提到了图像识别的问题，同时提出了一种简单的解决方法——KNN。然后我们也看到了KNN在解决这个问题的时候，虽然实现起来非常简单 ...
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2018-07-15 11:03:48
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贝叶斯分类首先准备好数据材料 第一次获取20newsgroups时会花费数分钟时间来获取数据，通过获得target_names可以查看其中的类型。 为了进行分类，采用词袋模型的方法，即统计每篇新闻的单词，不考虑单词间的联系，仅仅考虑它们出现的频率。 11314代表有11314篇文章，130107意思 ...
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2018-07-13 22:20:25
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一、相同点 第一，LR和SVM都是分类算法（SVM也可以用与回归） 第二，如果不考虑核函数，LR和SVM都是线性分类算法，也就是说他们的分类决策面都是线性的。 这里要先说明一点，那就是LR也是可以用核函数的。总之，原始的LR和SVM都是线性分类器，这也是为什么通常没人问你决策树和LR什么区别，你说一 ...
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2018-07-12 22:44:15
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1.本科及以上学历，2年以上图像算法开发的经验； 2.熟练掌握C++，熟练掌握Python并行开发，界面开发； 3.熟悉SVM、CNN、SSD、YOLOv2灯机器学习模型，掌握数字图像处理的基础 4.熟悉至少一种主流深度学习算法框架（如Caffe，Caffe2，Mxnet，PyTorch，Tenso ...
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2018-07-11 22:53:28
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