CS229 笔记07 Optimal Margin Classifier 回顾SVM $$ \begin{eqnarray } h_{W,b}&=&g(W^{\rm T}x+b)\\[1em] g(z)&=&\begin{cases}1&z\geq0\\[1em] 1&z0$ ，不满足条件 $(1) ...
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2017-11-21 01:10:39
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第一个问题问的设计题，一个track上有很多runner，还有10个sensor，sensor可以检测到那个runner跑过了这个sensor用这个系统生成一个dashboard显示runner现在的名次。 solution 1：1. 用一个2D array（int[][] ranking , m ...
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2017-11-19 11:16:55
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CentOS6.5下安装KVM一、检查CPU是否支持虚拟化。（在主板BIOS中开启CPU的VirtualizationTechnology）#grep-E-o‘vmx|svm‘/proc/cpuinfovmx二、基础环境配置1.安装KVM软件包#yum-ygroupinstall‘Virtualization‘‘VirtualizationClient‘‘VirtualizationPlatform‘‘VirtualizationToo..
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2017-11-16 00:53:17
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bzoj 3932 [CQOI2015]任务查询系统 √ 洛谷 P2633 Count on a tree ...
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2017-11-16 00:52:39
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一、支持向量机： 1.优点：泛化错误率较低，计算开销不大，结果易解释。 2.缺点：对参数调节和核函数的选择敏感，原始分类器不加修改仅适用于处理二类问题。 3.适用数据类型：数值型和标称型数据。 二、重要概念： 1.分隔超平面： 将数据集分隔开来的直线称为分隔超平面。如果所给的数据集是二维的，分隔超平 ...
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2017-11-12 23:11:12
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./tools/ subset.py 分割数据集 grid.py 优化参数c、g checkdata.py 检测数据集格式 easy.py 综合 ./windows/ svm-scale.exe 规范化 svm-train.exe 训练模型 svm-pridict.exe 预测分类 检测数据格式 p ...
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2017-11-11 19:47:02
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import re import numpy as np from sklearn import cross_validation from sklearn import datasets from sklearn import svm from sklearn.externals import j... ...
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2017-11-11 14:13:30
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0 前言 上”最优化“课，老师讲到了无约束优化的拉格朗日乘子法和KKT条件。 这个在SVM的推导中有用到，所以查资料加深一下理解。 1 无约束优化 对于无约束优化问题中，如果一个函数f是凸函数，那么可以直接通过f(x)的梯度等于0来求得全局极小值点。 为了避免陷入局部最优，人们尽可能使用凸函数作为优 ...
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2017-11-10 00:29:15
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Forbes magazine publishes every year its list of billionaires based on the annual ranking of the world's wealthiest people. Now you are supposed to si ...
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2017-11-07 20:58:09
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