前言跳过废话,直接看正文文本分类任务是一个经久不衰的课题,其应用包括垃圾邮件检测、情感分析等。传统机器学习的做法是先进行特征工程,构建出特征向量后,再将特征向量输入各种分类模型(贝叶斯、SVM、神经网...
分类:
其他好文 时间:
2017-04-26 01:26:17
阅读次数:
480
https://juejin.im/entry/58f8a705a0bb9f0065a4cb20 原文链接:https://microzz.com/2017/04/20/jsobject/ 原生 JavaScript 中对象相关 API 合集 - 对象篇。现在 jQuery 已经没有那么有优势了,原 ...
scikit-learn这个非常强大的python机器学习工具包 http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.svm.SVC.html S1. 导入数据 大多数数据的格式都是M个N维向量,分为训练集和测试集。所以,知道如何导入向量 ...
分类:
编程语言 时间:
2017-04-23 15:03:50
阅读次数:
184
1.滤波以及边缘检测 1)空间滤波以及频域滤波 包括线性和非线性滤波 2)边缘检测 canny,Sobel,Laplace 项目:车牌识别运用到机器学习中的SVM以及NN(Neural network)算法 一.获取的图像 图像包含噪声: 原因:1.源传感器的质量;2.光照变换;;3.量化过程引入噪 ...
分类:
其他好文 时间:
2017-04-23 12:36:24
阅读次数:
296
F110常見問題以及處理方式 1. Vendor中沒有與F110中相同的Payment method 解決辦法: 在Vendor主檔中維護Payment method 2. 結報被Block 解決辦法: 解除Block 3. 結報使用了Special G/L,而在F110的設定中沒有包含該Speci ...
分类:
其他好文 时间:
2017-04-21 09:38:54
阅读次数:
114
课时6 线性分类器损失函数与最优化(上) 多类SVM损失:这是一个两分类支持向量机的泛化 SVM损失计算了所有不正确的例子,将所有不正确的类别的评分,与正确类别的评分之差加1,将得到的数值与0作比较,取两者中的最大值。然后将所有的数值进行求和。用平均值来代替不会影响结果。 这些评分都是无标度的,因为 ...
分类:
其他好文 时间:
2017-04-20 21:00:33
阅读次数:
193
卷积神经网络CNN 一、神经网络为什么比传统的分类器好 1.传统的分类器有 LR(逻辑斯特回归) 或者 linear SVM ,多用来做线性分割,假如所有的样本可以看做一个个点,如下图,有蓝色的点和绿色的点,传统的分类器就是要找到一条直线把这两类样本点分开。 对于非线性可分的样本,可以加一些kern ...
分类:
其他好文 时间:
2017-04-20 15:33:57
阅读次数:
557
(二)Maximum margin hyperplane for linearly separable classes (线性可分的数据的最大间隔分类器) 接上文,假设SVM分类器是由两种线性可分的数据集训练而成,其决定函数(decision function)为: (2.1) 其中为定义该超平面的 ...
分类:
系统相关 时间:
2017-04-19 10:22:43
阅读次数:
394
很不错的一篇介绍SVM的文章,证明通俗易懂! 转自:http://www.dataguru.cn/thread-371987-1-1.html 前言 动笔写这个支持向量机(support vector machine)是费了不少劲和困难的,原因很简单,一者这个东西本身就并不好懂,要深入学习和研究下去 ...
分类:
其他好文 时间:
2017-04-17 12:56:53
阅读次数:
262