SVM用于线性回归 方法分析 在样本数据集（）中，不是简单的离散值，而是连续值。如在线性回归中，预测房价。与线性回归类型，目标函数是正则平方误差函数： 在SVM回归算法中，目的是训练出超平面，采用作为预测值。为了获得稀疏解，即计算超平面参数w,b不依靠所有样本数据，而是部分数据（如在SVM分类算法中... ...
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2018-10-26 22:23:18
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LR & SVM 的区别 相同点 1. LR和SVM都是分类算法。 2. 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。 3. LR和SVM都是监督学习算法。 4. LR和SVM都是判别模型。 不同点 1. 损失函数不一样 2. 支持向量机只考虑局部的边界线附近 ...
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2018-10-26 19:35:13
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题目：矩阵中的路径 要求：请设计一个函数，用来判断在一个矩阵中是否存在一条包含某字符串所有字符的路径。路径可以从矩阵中的任意一个格子开始，每一步可以在矩阵中向左，向右，向上，向下 移动一个格子。如果一条路径经过了矩阵中的某一个格子，则之后不能再次进入这个格子。 例如 a b c e s f c s ...
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2018-10-25 22:43:10
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1141 PAT Ranking of Institutions （25 分） After each PAT, the PAT Center will announce the ranking of institutions based on their students' performances ...
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2018-10-25 11:17:52
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对于线性可分的数据而言，我们采用PLA算法也能得到想要分类的效果，但是数据进入的顺序不同，那么得到的分类效果也有所区别，如图1.1所示。我们希望能够找到一条鲁棒性最好的线来对问题进行分类。那么，我们就开始了对这个问题的建模过程了。 图1.1 step1: 用自然语言来表示我们的算法。我们当然希望最终 ...
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2018-10-21 19:41:07
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简介 前面介绍的线性回归，SVM等模型都是基于数据有标签的监督学习方法，本文介绍的聚类方法是属于无标签的无监督学习方法。其他常见的无监督学习还有密度估计，异常检测等。 聚类就是对大量未知标注的数据集，按照数据的内在相似性将数据集划分为多个类别（在聚类算法中称为簇），使类别内的数据相似度高，二类别间的 ...
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2018-10-20 16:15:10
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简介： 支持向量机（SVM）是一种二分类的监督学习模型，他的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性模型。他与感知机的区别是，感知机只要找到可以将数据正确划分的超平面即可，而SVM需要找到间隔最大的超平面将数据划分开。所以感知机的超平面可以有无数个，但是SVM的超平面只有一个。此外，SVM在引入核 ...
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2018-10-19 14:02:11
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题目描述 HZ偶尔会拿些专业问题来忽悠那些非计算机专业的同学。今天测试组开完会后,他又发话了:在古老的一维模式识别中,常常需要计算连续子向量的最大和,当向量全为正数的时候,问题很好解决。但是,如果向量中包含负数,是否应该包含某个负数,并期望旁边的正数会弥补它呢？例如:{6,-3,-2,7,-15,1 ...
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2018-10-19 00:02:44
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参考 https://zhuanlan.zhihu.com/p/42334376 https://blog.csdn.net/liugan528/article/details/79448379 https://blog.csdn.net/jiaoyangwm/article/details/792 ...
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2018-10-18 18:06:01
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bitset优化传递闭包模板题 这种关系直接用图论来建模就是了，其实就是一个传递闭包。 传递闭包有一个朴素的做法就是floyd。 而这道题的范围是$n \leq 1000$，$n^3$的暴力显然会T。 而使用bitset，听说可以优化到原做法的$\frac{1}{32}$甚至更好！ 直接给代码~~其 ...
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2018-10-15 23:19:44
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