前段时间用java编写的SVM分类程序，分类的结果全部是偏向同一类，看到网上有些博主的方法一直跟着处理也为解决。比如说对向量的归一化处理等，我发现自己的数据已经是归一化处理过后的结果了。后来调节了一下 param.eps = 0.1; param.C =19; 这两个参数的数值，增大C的值可以解决这 ...
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2016-09-27 22:48:21
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原文：http://blog.jobbole.com/87148/ 编者按】针对Quora上的一个老问题：不同分类算法的优势是什么？Netflix公司工程总监Xavier Amatriain近日给出新的解答，他根据奥卡姆剃刀原理依次推荐了逻辑回归、SVM、决策树集成和深度学习，并谈了他的不同认识。他 ...
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2016-09-26 11:10:35
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过拟合（Overfitting）表现为在训练数据上模型的预测很准，在未知数据上预测很差。过拟合主要是因为训练数据中的异常点，这些点严重偏离正常位置。我们知道，决定SVM最优分类超平面的恰恰是那些占少数的支持向量，如果支持向量中碰巧存在异常点，那么我们傻傻地让SVM去拟合这样的数据，最后的超平面就不是 ...
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2016-09-23 19:56:31
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此接口支持顺丰、EMS、申通、圆通、韵达、汇通、中通、天天、德邦、全峰等主流快递公司1.快递公司列表·接口地址:http://api.data-ranking.com/express/company·支持格式:JSON·请求方式:GET·请求示例:http://api.data-ranking.com/express/company?appkey=APPKEY请求参数:名..
（一）HOG特征 1、HOG特征： 方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradient, HOG）特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子。它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征。Hog特征结合 SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中， ...
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2016-09-14 21:48:02
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逻辑回归算法相信很多人都很熟悉，也算是我比较熟悉的算法之一了，毕业论文当时的项目就是用的这个算法。这个算法可能不想随机森林、SVM、神经网络、GBDT等分类算法那么复杂那么高深的样子，可是绝对不能小看这个算法，因为它有几个优点是那几个算法无法达到的，一是逻辑回归的算法已经比较成熟，预测较为准确；二是 ...
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2016-09-12 19:08:47
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一、KVM安装1、安装前准备环境准备IP 主机名 操作系统
192.168.56.11 linux-node1 centos7禁用Selinux，禁用防火墙接下来，开始安装（1）首先查看是否支持虚拟化[root@linux-node1~]#grep-E-o‘svm|vmx‘/proc/cpuinfo
vmx
vmx
vmx
vmx有结果，说明支持虚拟化。我这里用的..
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2016-09-10 14:44:33
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1.开始安装kvma.检查你的系统是否支持虚拟化grep-Ei‘vmx|svm‘/proc/cpuinfo如果有输出内容，则支持，其中intelcpu支持会有vmx，amdcpu支持会有svmb.通过yum安装虚拟化的软件包yuminstall-ykvmvirt-*libvirtbridge-utilsqemu-img说明：kvm:软件包中含有KVM内核模块，它在默认lin..
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2016-09-08 16:33:35
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转载，http://blog.csdn.net/gamer_gyt 目录(?)[+] 目录(?)[+] 本系列博客主要参考 Scikit-Learn 官方网站上的每一个算法进行，并进行部分翻译，如有错误，请大家指正 转载请注明出处，谢谢 机器学习中的算法(2)-支持向量机(SVM)基础 关于SVM一 ...
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2016-09-08 14:35:41
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