实际生活中，人们为了解决一个问题，如对象的分类（对象可是是文档、图像等），首先必须做的事情是如何来表达一个对象，即必须抽取一些特征来表示一个对象，如文本的处理中，常常用词**来表示一个文档，或把文档表示在向量空间中（称为VSM模型），然后才能提出不同的分类算法来进行分类；又如在图像处理中，我们可以用...
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2016-01-25 11:06:46
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1、数据类型1）基本数据类型：int，char，float，double，booleg：inta＝1;定义了一个int型对象（变量）并初始化为12）扩展基本数据类型：vector(向量)，list（列表），string（字符串）,complexnumber（复数）eg：#include<vector>必须要有头文件#include<string>..
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2016-01-25 00:09:33
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斯坦福ML公开课笔记15我们在上一篇笔记中讲到了PCA(主成分分析)。PCA是一种直接的降维方法。通过求解特征值与特征向量，并选取特征值较大的一些特征向量来达到降维的效果。本文继续PCA的话题，包含PCA的一个应用——LSI(Latent Semantic Indexing, 隐含语义索引)和PCA...
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2016-01-24 16:50:21
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聚类是将相似对象归到同一个簇中的方法，这有点像全自动分类。簇内的对象越相似，聚类的效果越好。支持向量机、神经网络所讨论的分类问题都是有监督的学习方式，现在我们所介绍的聚类则是无监督的。其中，K均值（K-means）是最基本、最简单的聚类算法。...
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2016-01-23 18:30:32
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对于任意向量α，有α^α=0，利用此属性可做无中介变量值交换：void noTempSwap(int *x, int *y){ *y=*x^*y;// *y = *x^*y *x=*x^*y;//*x = *x^*x^*y = *y *y=*x^*y; //*y = *y^*x^...
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2016-01-23 17:59:32
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支持向量机通俗导论（理解SVM的三层境界）作者：July 。致谢：pluskid、白石、JerryLead。说明：本文最初写于2012年6月，而后不断反反复复修改&优化，修改次数达上百次，最后修改于2016年1月。前言 动笔写这个支持向量机(support vector machine...
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2016-01-22 17:44:45
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综合后遇到两种不同的多路选择器。第一种，通过sel输入选择输出是A[7:0]还是E[7:0]。第二种，通过sel输入选择输出是ABCD中的某一个。值得注意的是当ABCD变成多位的时候，综合后的结果就变成这样了：看起来MUX只能做一位的选择，不能选择多位向量。我想知道前两种“多路选择器都是一样的吗？”
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2016-01-22 00:06:36
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http://wenku.baidu.com/link?url=DWqrVJ4Ph6NjU3fukUdZl-uE0zlME8V6cprB4SuzcL2q5kOUh-3wQ_Qd1FuEV18Ww1HZQ_VwgzSyOaprPCX_AQwxkC3p8I0t0CL7QUuMaW基础部分直接上链接...
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2016-01-21 23:35:48
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在之前我们介绍了如何用 Kernel 方法来将线性 SVM 进行推广以使其能够处理非线性的情况，那里用到的方法就是通过一个非线性映射?(?)将原始数据进行映射，使得原来的非线性问题在映射之后的空间中变成线性的问题。然后我们利用核函数来简化计算，使得这样的方法在实际中变得可行。不过，从线性到非线...
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2016-01-19 22:15:21
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今天用cummeRbund 对cuffdiff的结果进行可视化， 一直报错，之前跑的好好的，找了半天原因， 原来出现在read.table这个函数上；read.table有一个参数check.names , 其默认值为TRUE,它会自动将变量名转换成唯一的字符型向量其通过调用make.names函数...
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2016-01-19 12:10:13
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