preface:在走着走着的道路上。总会有些想法或者总结的念头，便想要记录下来。以备不时之需。ps:卤主搞自然语言处理相关，仅这块有些想法。 一、学好理论基础 卤主等有想法再些。 二、从数据入手，分析数据，看准须要实现的目标 不管科研还是工作。大同小异：做东西。在掌握基本方法(SVM, HMM, C ...
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2018-02-22 19:30:37
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SVMs(Surport Vector Machines)是用来解决两分类问题的，直接用SVMs实现多分类是不行的，只能使用下面这些间接的方法： （1）1-v-r，即对于每一个分类，训练一个该分类和其他分类的分类器，如对于类k，k是一类，所有其他的是另一类，这样就需要训练k个分类器。对未知样本分类时 ...
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2018-02-20 10:35:28
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SVM 时间复杂度一般为O（N³） 最重要的是推导过程 NIPS（机器学习顶级会议） 如果给定一个训练集，我们的目标是给定一个边界（一条线），离他最近的训练集样本路越宽越好 KEY IDEAS 推导过程： ...
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2018-02-19 19:19:09
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[root@kvm1 cloud]# lsmod | grep kvm kvm_intel 55496 3 kvm 337772 1 kvm_intel [root@kvm1 cloud]# egrep "(vmx|svm)" --color /proc/cpuinfo flags : fpu vm ...
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2018-02-13 20:10:53
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https://www.nowcoder.com/practice/6ab1d9a29e88450685099d45c9e31e46?tpId=13&tqId=11189&tPage=2&rp=2&ru=/ta/coding-interviews&qru=/ta/coding-interviews/ ...
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2018-02-12 23:42:47
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https://www.nowcoder.net/practice/e8a1b01a2df14cb2b228b30ee6a92163?tpId=13&tqId=11181&tPage=2&rp=2&ru=/ta/coding-interviews&qru=/ta/coding-interviews/ ...
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2018-02-11 01:15:57
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Support Vector Machines（支持向量机） Optimization objective 与逻辑回归和神经网络相比，支持向量机，或者简称 SVM。在学习复杂的非线性方程时提供了一种更为清晰，更加强大的方式。 这是逻辑回归里的，右边是S型激励函数，我们用z表示θTx 但y = 1 和 ...
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2018-02-10 00:05:44
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在上篇文章《Support Vector Machine(1):线性可分集的决策边界》中，我们最后得到，求SVM最佳Margin的问题，转化为了如下形式： 到这一步后，我个人又花了很长的时间去查阅资料，因为数学较差的原因，理解起来相当慢，不过探索的乐趣也就在于不断的打破瓶颈向前，OK继续。上述的问题 ...
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2018-02-05 23:13:24
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ng机器学习视频笔记（九） ——SVM理论基础 （转载请附上本文链接——linhxx） 一、概述 支持向量机（support vector machine，SVM），是一种分类算法，也是属于监督学习的一种。其原理和logistics回归很像，也是通过拟合出一个边界函数，来区分各个分类的结果。 二、代 ...
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2018-02-04 12:49:58
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ng机器学习视频笔记（十） ——SVM进一步认识 （转载请附上本文链接——linhxx） 一、概念 svm称为支持向量，所谓的支持向量，就是在后面划分最大间距的时候，参与运算的向量，且最终新的样本进行比较，也只需要通过支持向量进行比较就可以了，不关心离边界线太远的其他向量。 下图，在一个二维环境中， ...
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2018-02-04 12:45:57
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