支持向量机（SVM）是90年代中期发展起来的基于统计学习理论的一种机器学习方法，通过寻求结构化风险最小来提高学习机泛化能力，实现经验风险和置信范围的最小化，从而达到在统计样本量较少的情况下，亦能获得良好统计规律的目的。通俗来讲，它是一种二类分类模型，其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器....
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2014-07-09 23:13:30
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原题： FZU 2169http://acm.fzu.edu.cn/problem.php?pid=2169这题貌似有两种解法，DFS和SPFA，但是DFS怎么都RE，SPFA也要用邻接表表示边，用向量表示的话会TLE，而且用SPFA有一个异或，就是题目说要沿最短路走到都城，但是SPFA是走最短路去...
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2014-07-09 15:37:19
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支持向量机(Support Vector Machine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出很多特有的优势，并可以推广应用到函数拟合等其它机器学习问题中。一、数学部分1.1二维空间支持向量机的典型应用是分类，用于解决这种问题：有一些事物是...
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2014-07-09 15:15:57
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原理
在分类（classification）问题中，常常需要把一个事物分到某个类别。一个事物具有很多属性，把它的众多属性看做一个向量，即x=(x1,x2,x3,…,xn)，用x这个向量来代表这个事物。类别也是有很多种，用集合Y=y1,y2,…ym表示。如果x属于y1类别，就可以给x打上y1标签，意思是说x属于y1类别。这就是所谓的分类(Classification)。
x的集合记为X，...
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2014-07-08 13:55:28
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转载请注明出处：http://blog.csdn.net/ns_code/article/details/27103959题目描写叙述：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JOBDU測试组开完会后,他又发话了:在古老的一维模式识别中,经常须要计算连续子向量的最大和,当向量全为正数...
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2014-07-08 00:51:25
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我们知道，矩阵乘法对应了一个变换，是把任意一个向量变成另一个方向或长度都大多不同的新向量。在这个变换的过程中，原向量主要发生旋转、伸缩的变化。如果矩阵对某一个向量或某些向量只发生伸缩变换，不对这些向量产生旋转的效果，那么这些向量就称为这个矩阵的特征向量，伸缩的比例就是特征值。实际上，上述的一段话既讲...
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2014-07-06 23:22:06
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1，BitSet类 大小可动态改变, 取值为true或false的位集合。用于表示一组布尔标志。此类实现了一个按需增长的位向量。位 set 的每个组件都有一个 boolean 值。用非负的整数将 BitSet 的位编入索引。可以对每个编入索引的位进行测试、设置或者清除。通过逻辑与、逻辑或和逻辑异或操...
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2014-07-05 11:15:46
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[再寄小读者之数学篇](2014-06-28 证明级数几乎处处收敛)设 $f\in L(\bbR)$, 试证: $$\bex \vsm{n}f(n^2x) \eex$$ 在 $\bbR$ 上几乎处处收敛到一 Lebesgue 函数.[再寄小读者之数学篇](2014-06-27 向量公式: The H...
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2014-07-03 12:23:37
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