一 支持向量机（SVM） 一.1 符号定义 标签 y 不再取 0 或 1，而是： y∈{-1， 1} 定义函数： 向量，没有第个维度，为截距，预测函数定义为： 一.2 函数边距与几何边距 一.2.1 函数边距 样本个体： 全体： 一.2.2 几何边距 样本个体： 全体： 一.2.3 关系 函数边距与 ...
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2018-06-12 20:55:22
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https://blog.csdn.net/m0_37786651/article/details/61614865 从感知器谈起 对于典型的二分类问题，线性分类器的目的就是找一个超平面把正负两类分开。对于这个超平面，我们可以用下面的式子来表示， ωTx+b=0ωTx+b=0 感知器是最简单的一种线 ...
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2018-06-11 18:59:58
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Write a SQL query to rank scores. If there is a tie between two scores, both should have the same ranking. Note that after a tie, the next ranking num ...
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2018-06-10 23:02:18
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After each PAT, the PAT Center will announce the ranking of institutions based on their students' performances. Now you are asked to generate the rank ...
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2018-06-10 23:00:27
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在贝叶斯个性化排序(BPR)算法小结中，我们对贝叶斯个性化排序(Bayesian Personalized Ranking, 以下简称BPR)的原理做了讨论，本文我们将从实践的角度来使用BPR做一个简单的推荐。由于现有主流开源类库都没有BPR，同时它又比较简单，因此用tensorflow自己实现一个 ...
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2018-06-10 18:34:46
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本文来自同步博客。看原博客地址会有更好的体验。 前面两篇文章介绍了支持向量机SVM的基本原理，并利用Python实践了分割超平面的求解过程。 本篇文章将介绍SVM如何对非线性可分的数据进行分类。 基本原理 SVM处理线性不可分数据的关键在于把低维空间中线性不可分的数据映射到高维空间使其线性可分。然后 ...
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2018-06-07 14:19:16
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在上篇文章中对libsvm的流程和简单的java代码测试做了说明，本篇简单对libsvm如何在工程中实践进行简短说明，不当的地方欢迎大家指正。 第一步是对libsvm的预测函数进行调整，我是从svm_predict类中抽取部分代码组成预测防范，代码如下： /** * 对传入的文本特征根据训练好的分类 ...
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2018-06-05 16:22:01
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1、异（加下划线是工程上的不同） （1）两者损失函数不一样 （2）LR无约束、SVM有约束 （3）SVM仅考虑支持向量。 （4）LR的可解释性更强，SVM先投影到更高维分类再投影到低维空间。 （5）SVM不能给出概率结果。 （6）SVM是自带有约束条件的正则，泛化能力比LR好。LR是无约束正则。 （ ...
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2018-06-03 17:36:07
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在矩阵分解在协同过滤推荐算法中的应用中，我们讨论过像funkSVD之类的矩阵分解方法如何用于推荐。今天我们讲另一种在实际产品中用的比较多的推荐算法:贝叶斯个性化排序(Bayesian Personalized Ranking, 以下简称BPR)，它也用到了矩阵分解，但是和funkSVD家族却有很多不 ...
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2018-06-03 17:27:51
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centos6.5查看是否支持虚拟化：egrep‘vmx|svm‘/proc/cpuinfo，如果什么都没有返回信息，那么就是要进行配置支持虚拟化了安装KVM虚拟机yuminstallqemu-kvmqemu-kvm-toolsvirt-managerlibvirt-y---------------------------------------------------------
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2018-05-29 17:13:04
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