机器学习算法太多了，分类、回归、聚类、推荐、图像识别领域等等，要想找到一个合适算法真的不容易，所以在实际应用中，我们一般都是采用启发式学习方式来实验。通常最开始我们都会选择大家普遍认同的算法，诸如SVM，GBDT，Adaboost，现在深度学习很火热，神经网络也是一个不错的选择。假如你在乎精度（ac ...
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2017-06-10 10:48:08
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0.训练数据对分类器性能的影响 原文链接：http://blog.pluskid.org/?p=223 1.训练数据的不平衡性对分类器性能的影响（precision 、accuracy、error rate 等） 2.SVM（support vector machine）通过hyperplane切分 ...
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2017-06-07 19:50:22
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Dynamic Ranking 思路； 可持久化树状数组； 代码： ...
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2017-06-06 19:57:20
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转摘自http://www.cnblogs.com/denny402/p/5032839.html opencv3中的ml类与opencv2中发生了变化，下面列举opencv3的机器学习类方法实例： 用途是opencv自带的ocr样本的分类功能，其中神经网络和adaboost训练速度很慢，效果还是k ...
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2017-06-06 18:54:32
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update：把程序源代码和数据集也附上http://download.csdn.net/detail/zjccoder/8832699 2015.6.24 wine数据来自于UCI数据库。记录的是意大利同一地区3中不同品种的葡萄酒13中化学成分含量，以期通过科学的方法，达到自己主动分类葡萄酒的目的 ...
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2017-06-06 10:44:36
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1. LibSVM下载，安装 下载地址：http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/，最新的版本是3.17 2. 入门 [plain] view plain copy [heart_scale_label,heart_scale_inst]=libsvmread ...
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2017-06-06 01:04:46
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支持向量机概念 线性分类器 首先介绍一下线性分类器的概念，C1和C2是要区分的两个类别，在二维平面中它们的样本如上图所示。中间的直线就是一个分类函数，它可以将两类样本完全分开。一般的，如果一个线性函数能够将样本完全正确的分开，就称这些数据是线性可分的，否则称为非线性可分的。 线性函数是关于自变量的一 ...
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2017-06-05 23:48:52
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经历手写SVM的惨烈教训(还是太年轻)之后，我决定使用工具箱/第三方库 Python libsvm的GitHub仓库 LibSVM是开源的SVM实现，支持C， C++， Java，Python ， R 和 Matlab 等, 这里选择使用Python版本。 安装LibSVM 将LibSVM仓库的所有 ...
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2017-06-05 23:36:24
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全虚拟化(Full virtualization), 也称为原始虚拟化技术, 是另一种虚拟化方法. 该模型使用虚拟机协调客户操作系统和原始硬件(见图2). 这里"协调"是一个关键词, 因为VMM在客户操作系统和裸硬件之间用于工作协调. 一些受保护的指令必须由Hypervisor(虚拟机管理程序)来捕 ...
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2017-06-05 12:46:38
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本文主要介绍One-Class-Learning的两个算法，One Class SVM和基于autoencoder的One Class Learning，并在TensorFlow上进行了实践 ...
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2017-06-05 00:22:30
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