原文 Firemen had been fighting the forest fire for nearly three weeks before they could get it under control. A short time before, great trees had covered the countryside for miles around. Now, smo...
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2015-10-13 15:28:34
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支持向量机，就是通过最大化支持向量到分类超平面之间的分类间隔。分类超平面就是我们想要得到的决策曲面；支持向量就是离分类超平面最近的点，而间隔即为支持向量到分类超平面的距离。...
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2015-10-02 01:29:21
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1.添加引用using Microsoft.SqlServer.Management.Smo; using Microsoft.SqlServer.Management.Common;2.Backup bkpDatabase = new Backup(); // Set the backup typ...
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数据库 时间：
2015-09-07 16:49:23
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1、SMO算法需要存储核矩阵吗？其他算法了？2、SVM处理海量数据的困难在哪？3、SVM对偶问题得到的凸二次规划问题求解可以使用梯度下降、拟牛顿法等方法吗？ 参考博客的说法：不论是向量维度大或者是样本量很大的时候，求解这个优化问题难度都不小，于是在解得稀疏性(比如只需要得到支持向量)、目标函数的凸....
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2015-09-04 19:46:17
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原文：http://blog.csdn.net/suipingsp/article/details/41645779支持向量机基本上是最好的有监督学习算法，因其英文名为supportvectormachine，简称SVM。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...
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2015-08-16 11:59:01
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错误描述：今天备份sqlserver 2008数据库时候，想要将备份文件放在f盘的根目录下，结果提示如下信息：备份对于服务器“服务器名”失败。（Microsoft.SqlServer.Smo）其他信息：System.Data.SqlClient.SqlError:无法打开备份设备'f:\abc.ba...
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数据库 时间：
2015-08-11 10:04:06
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从上一篇文章可知支持向量(supervector)就是指的离分隔超平面最近的那些点。整个SVM最需要的步骤是训练分类器，得到alpha，从而得到整个用于数据分类的分隔超平面。支持向量机（super vector machine，SVM）的一般应用流程如下：
（1） 收集数据：可以使用任意方法
（2） 准备数据：需要数值型数据
（3） 分析数据：有助于可视化分隔超...
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2015-08-06 15:07:32
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SMO（序列最小优化）引子：坐标上升法目标为：坐标上升算法：即每次只变化一个维度，取得该维度的最优值。例图：参数收敛的方向都是平行于坐标轴的。SMO算法：由于我们要解决的问题中有一个约束是：所以不可能只变化其中一个变量，因此需要选择两个变量来进行变化（其中一个变量可以由另外一个变量根据上式获得）。α...
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2015-07-08 16:20:01
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今天在用SMO备份数据库时，报以下异常：备份对于服务器“服务器名”失败。（Microsoft.SqlServer.Smo）其他信息：System.Data.SqlClient.SqlError:无法打开备份设备'c:\zyl.bak'。出现操作系统错误5(拒绝访问。)。(Microsoft.SqlS...
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2015-07-02 17:25:10
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SMO要点总结： SMO使用坐标上升的方法，求解SVM的最优解。和原始坐标上升方法的不同点在于： 1. 由于SVM的限制条件 ，所以不能只使用一个坐标，改为更新两个 2. 采用启发式方法，找到每次更新的坐标，而不是按顺序来 SMO的终止条件即，所有参数都符合KKT条件： 对应在margin以外的点 ...
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2015-06-30 23:28:39
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