1 // 2 //导出考试成绩表 3 // 4 //考试ID 5 // 6 public FileResult exportExam(int ksid) 7 { 8 var Service = new ExamPeopleService(); 9 ... ...
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2017-07-26 17:59:30
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快速入门： 加载数据集 SVM小试牛刀： 模型持久化： 通过python的内置的持久化模型pickle讲模型保存在scikit中 pickle.dumps(clf)存储模型 pickle.loads()加载存储的模型 joblib替换pickle（joblib.dump＆joblib.load）可能 ...
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2017-07-26 00:15:11
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卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)，可以解决图像识别、时间序列信息问题。深度学习之前，借助SIFT、HoG等算法提取特征，集合SVM等机器学习算法识别图像。 SIFT，缩放、平移、旋转、视角转变、亮度调整畸变的一定程度内，具有不变性。有局限性，Image ...
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2017-07-23 15:24:36
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在机器学习或者是模式识别其中有一种重要的分类器叫做：SVM 。这个被广泛的应用于各个领域。可是其计算的复杂度以及训练的速度是制约其在实时的计算机应用的主要原因。因此也非常非常多的算法被提出来。如SMO，Kernel的方法。 可是这里要提到的 Regularized least-squares cla ...
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2017-07-22 16:49:19
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2017-07-22 09:21:37 在机器学习中，支持向量机（SVM，还称支持矢量网络）是与相关的学习算法有关的监督学习模型，可以分析数据，识别模式，用于分类和回归分析。给定一组训练样本，每个标记为属于两类，一个SVM训练算法建立了一个模型，分配新的实例为一类或其他类，使其成为非概率二元线性分类 ...
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2017-07-22 10:53:22
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机器学习与神经网络的关系： 机器学习是目的，神经网络是算法。神经网络是实现机器学习的一种方法，平行于SVM。 常用的两种工具：svm tool、libsvm ...
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2017-07-21 23:19:36
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# -*- coding: utf-8 -*- import scrapy from douban_top250.items import DoubanTop250Item class MovieSpider(scrapy.Spider): name = 'movie' header = { "Us... ...
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2017-07-21 19:58:42
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1. SVM的优势 （1）可以解决小样本情况下的机器学习问题 （2）可以提高泛化性能 （3）可以解决高维问题（4）可以解决非线性问题 （5）可以避免神经网络结构选择和局部极小点问题 2. SVM的研究热点 （1）模式识别 （2）回归估计 （3）概率密度估计 3. SVM的主要核函数 （1）多项式核函 ...
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2017-07-20 18:03:58
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一、决策树 定下一个最初的质点，从该点出发、分叉。（由于最初质点有可能落在边界值上，此时有可能会出现过拟合的问题。 二、SVM svm是除深度学习在深度学习出现之前最好的分类算法了。它的特征如下： （1）它既可应用于线性（回归问题）分类，也可应用于非线性分类; （2）通过调节核函数参数的设置，可将数 ...
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2017-07-20 10:24:02
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机器学习入门之四：机器学习的方法--SVM（支持向量机）（转载） ...
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2017-07-18 15:44:05
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