在几何上定义为两个向量空间之间的一个仿射变换或者仿射映射（来自拉丁语，affinis，“和。..相关”）由一个线性变换接上一个平移组成。目录1原理2示例3相关例子1原理编辑在有限维的情况，每个仿射变换可以由一个矩阵A和一个向量b给出，它可以写作A和一个附加的列b。一个仿射变换对应于一个矩阵和一个向量...
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2014-05-26 23:23:27
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学了好多遍，每次常学常新。这次继续学习，目标有两个：1. 找到直觉性的认识，有直观理解。2.
在R语言中用SVM做实验，学习相关的包 推荐一个很好的博客：http://blog.pluskid.org/?page_id=683
一系列文章，讲的很详细，公式和示意图也很好。用心的作者啊。 还有Sta....
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2014-05-26 13:18:13
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$\bf命题：$设$A$为$n$阶复方阵，则存在$n$维向量$\alpha
$，使得$\alpha,A\alpha,\cdots,A^{n-1}\alpha$线性无关的充要条件是$A$的任一特征根恰有一个线性无关的特征向量参考答案$\bf命题：$
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2014-05-26 11:53:03
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K-means算法是最为经典的基于划分的聚类方法，是十大经典数据挖掘算法之一。K-means算法的基本思想是：以空间中k个点为中心进行聚类，对最靠近他们的对象归类。通过迭代的方法，逐次更新各聚类中心的值，直至得到最好的聚类结果。Mahout kmeans MapReduce实现的原理和上述的一致，值得注意的是，Mahout将数据存储在HDFS，用MapReduce做批量并行的计算。在做kmeans之前，需要将文本用Mahout向量化模块工具做向量化。计算过程主要分为三个步骤：初始中心选取，寻找簇中心，划分数...
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2014-05-26 06:00:31
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给定数组，求解一个三元组，是元素相加为零，且三元组不能重复，并且有序。
思路如下：
先排序，固定第一个指针指向开头，第二个指针指向后一个元素，第三个指针指向最后一个元素。
让这三个元素相加，如果结果大于零，让最后一个元素向前移动，再次求和，反之亦然。但要确保第三个元素在第二个元素后面。
这样依次添加进向量中即可，只要保证三个指针的顺序不乱就能保证三元组有序。怎么确保不重复，也就是确保三元组都不相同。
这是个需要着重考虑的问题，很绕，本题的难点就在这里。顺着下面的代码走一遍就能很清楚的知道了。...
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2014-05-26 05:50:05
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引自
http://my.oschina.net/wangguolongnk/blog/1113491.
支持向量机的目的是什么？对于用于分类的支持向量机来说，给定一个包含正例和反例（正样本点和负样本点）的样本集合，支持向量机的目的是寻找一个超平面来对样本进行分割，把样本中的正例和反例用超平面分开，...
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2014-05-24 09:25:03
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题目来源：http://acm.bnu.edu.cn/bnuoj/problem_show.php?pid=34986题意：一个人在玩桌面足球，有m行球员，每行球员有ai个，给出每个球员的宽度和相邻球员之间的距离，球从最左边射出，给出球的起点坐标跟方向向量，问能够到达最右边的概率。思路：球员的相对位...
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2014-05-24 08:06:56
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知己知彼，百战不殆 --孙子兵法[目录]0x0 前言0x1 WAF的常见特征0x2
绕过WAF的方法0x3 SQLi Filter的实现及Evasion0x4 延伸及测试向量示例0x5 本文小结0x6 参考资料0x0
前言促使本文产生最初的动机是前些天在做测试时一些攻击向量被WAF挡掉了，而且遇到异...
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2014-05-23 06:28:45
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1、matlab允许向量（和矩阵）合并，且matlab提供了两种合并方式，[a,b]和[a;b]，两者的结果是不一样的。
a=rand(2,3)； b=rand(2,3)； c=[a;b]； d=[a,b]； c的结果是将b整体合并到a 的下边，而d的结果是整体将b合并到a
的右边。 2、创建等差向...
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2014-05-23 02:59:59
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一、我们先回顾下SVM问题。
A、线性可分问题
1、SVM基本原理：
SVM使用一种非线性映射，把原训练 数据映射到较高的维。在新的维上，搜索最佳分离超平面，两个类的数据总可以被超平面分开。
2、问题的提出：
3、如何选取最优的划分直线f(x)呢？
4、求解：凸二次规划
建立拉格朗日函数：
求偏导数：
...
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2014-05-22 17:10:54
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