1，SVM算法的思考出发点 SVM算法是一种经典的分类方法。对于线性可分问题，找到那个分界面就万事大吉了。这个分界面可以有很多，怎么找呢？SVM是要找到最近点距离最远的那个分界面。有点绕，看下面的图就明白了 为了推导简单，我们先假设样本集是完全线性可分的，也就一个分界面能达到100%的正确率。 2， ...
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2017-05-26 00:55:50
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import org.apache.spark.ml.classification.RandomForestClassifier import org.apache.spark.ml.regression.RandomForestRegressor import org.apache.spark.m... ...
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2017-05-26 00:38:43
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解决一个机器学习问题的一般套路是先构建一个目标函数，然后解决一个优化问题。目标函数通常由损失函数和正则项组成。常见的损失函数log-loss,square-loss,cross-entropy-loss等，常见的正则化方法有L1正则、L2正则等，常见的优化方法有梯度下降、随机梯度下降等。SVM也可以 ...
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2017-05-25 23:31:27
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比較全面的收集了机器学习的介绍文章，从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adaboost到随机森林、Deep Learning。 《机器学习经典论文/survey合集》 介绍：看题目你已经知道了是什么内容,没错。里面有非常多经典的机器学习论文值得细致与重复的阅读。 《Brief History of ...
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2017-05-24 16:09:10
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本文转自：http://blog.csdn.net/sinat_34707539/article/details/52105681 《Brief History of Machine Learning》 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章，介绍很全面，从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adabo ...
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2017-05-24 14:41:17
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转自：http://www.lining0806.com/%E5%B0%86svm%E7%94%A8%E4%BA%8E%E5%A4%9A%E7%B1%BB%E5%88%86%E7%B1%BB/ SVM是一种典型的二类分类器，是采用最大间隔化策略来确定特征空间中最优超平面的，也就是说它只能回答属于正类 ...
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2017-05-23 23:45:46
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硬件环境DellR730软件环境CentoS6.8minimal1、看物理机（主要是CPU）是否支持虚拟机技术通过以下命令查看：（注意xen和kvm不能共存，在带xen内核的系统中使用下面的命令会无效，即使你的机器支持VT技术也不会查到vmx或者svm）egrep‘(vmx|svm)‘--color=always/proc/cpuinfo2、安..
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2017-05-23 21:46:41
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opencv中的SVM图像分类（二） opencv中的SVM图像分类（二） 标签： svm图像 2015-07-30 08:45 8296人阅读 评论(35) 收藏 举报 标签： svm图像 2015-07-30 08:45 8296人阅读 评论(35) 收藏 举报 分类： 【opencv应用】（5 ...
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2017-05-22 12:07:10
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支持向量机不错的讲解 http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/03/13/1982639.html http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/03/13/1982684.html 为什么引入拉格朗日 ...
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2017-05-21 21:43:55
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2105星期日科研SVM支持向量机博客理解，sklearn函数理解要事清单中午去图书馆还书，借书，取去弗雷德取快递课外阅读运途人际关系和娜娜聊天健康晚上去跑步（5圈）娱乐活动暂无规划课内阅读机器学习（西瓜书）快乐听歌，阅读null ...
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2017-05-21 19:41:11
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