原文:http://blog.csdn.net/suipingsp/article/details/41645779 支持向量机基本上是最好的有监督学习算法,因其英文名为support vector machine,简称SVM.通俗来讲,它是一种二类分类模型,其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器,其学习策略便是间隔最大化,最终可转化为一个凸二次规划问题的求解. (一)理解SVM基本原理 1,SVM的本质--分类 给定一些数据点,它们分别属于两个不同的类,现在要找到一个线性分类器把这些…

(一)认识回归 回归是统计学中最有力的工具之中的一个. 机器学习监督学习算法分为分类算法和回归算法两种,事实上就是依据类别标签分布类型为离散型.连续性而定义的. 顾名思义.分类算法用于离散型分布预測,如前面讲过的KNN.决策树.朴素贝叶斯.adaboost.SVM.Logistic回归都是分类算法.回归算法用于连续型分布预測.针对的是数值型的样本,使用回归.能够在给定输入的时候预測出一个数值.这是对分类方法的提升,由于这样能够预測连续型数据而不不过离散的类别标签. 回归的目的就是建立一个回归方程…

(一)KNN依旧是一种监督学习算法 KNN(K Nearest Neighbors,K近邻 )算法是机器学习全部算法中理论最简单.最好理解的.KNN是一种基于实例的学习,通过计算新数据与训练数据特征值之间的距离,然后选取K(K>=1)个距离近期的邻居进行分类推断(投票法)或者回归.假设K=1.那么新数据被简单分配给其近邻的类.KNN算法算是监督学习还是无监督学习呢?首先来看一下监督学习和无监督学习的定义.对于监督学习.数据都有明白的label(分类针对离散分布,回归针对连续分布),依据机器学习产…

SILC算法详解 一.原理介绍 SLIC算法是simple linear iterative cluster的简称,该算法用来生成超像素(superpixel) 算法步骤: 已知一副图像大小M*N,可以从RGB空间转换为LAB空间,LAB颜色空间表现的颜色更全面 假如预定义参数K,K为预生成的超像素数量,即预计将M*N大小的图像(像素数目即为M*N)分隔为K个超像素块,每个超像素块范围大小包含[(M*N)/K]个像素 假设每个超像素区域长和宽都均匀分布的话,那么每个超像素块的长和宽均可定义为S,…

原文地址 ? 传送门 线性回归 线性回归是一种较为简单,但十分重要的机器学习方法.掌握线性的原理及求解方法,是深入了解线性回归的基本要求.除此之外,线性回归也是监督学习回归部分的基石. 线性回归介绍 在了解线性回归之前,我们得先了解分类和回归问题的区别. 首先,回归问题和分类问题一样,训练数据都包含标签,这也是监督学习的特点.而不同之处在于,分类问题预测的是类别,回归问题预测的是连续值. 例如,回归问题往往解决: 股票价格预测 房价预测 洪水水位线 上面列举的问题,我们需要预测的目标都不是类别,…

最邻近规则分类(K-Nearest Neighbor)KNN算法 1.综述 1.1 Cover和Hart在1968年提出了最初的邻近算法 1.2 分类(classification)算法 1.3 输入基于实例的学习(instance-based learning),懒惰学习(lazy learing) 2. 例子 未知电影属于什么类型? 3.算法详述 3.1 步骤 为了判断未知实例的类别,以所有已知类别的实例作为参照 选择参数K 计算未知实例与所有已知实例的距离 选择最近K个已知实例 根据少数服…

1. 概述 1.1 集成学习 目前存在各种各样的机器学习算法,例如SVM.决策树.感知机等等.但是实际应用中,或者说在打比赛时,成绩较好的队伍几乎都用了集成学习(ensemble learning)的方法.集成学习的思想,简单来讲,就是"三个臭皮匠顶个诸葛亮".集成学习通过结合多个学习器(例如同种算法但是参数不同,或者不同算法),一般会获得比任意单个学习器都要好的性能,尤其是在这些学习器都是"弱学习器"的时候提升效果会很明显. 弱学习器指的是性能不太好的学习器,比如…

1. 认证和加密    认证(Authorization)的作用在于表明自己是谁,即向别人证明自己是谁.而相关的概念是MD5,用于认证安全.注意MD5仅仅是个hash函数而已,并不是用于加密.因为hash函数处理后的数据没法进行反向恢复,这样子的话别人没法盗取你认证身份的口令.    加密(Encryption)的作用在于对想传输的数据进行处理,在网络中即使被窃取也难以破解.加密的信息可以被破解,这需要一把钥匙——“密钥”.通过密钥,我们可以对数据进行加密和解密.最有名的专用密钥加密系统就是数据…

斐波那契数列是一个常识性的知识,它指的是这样的一个数列,它的第一项是1,第二项是1,后面每一项都是它前面两项的和,如:1,1,2,3,5,8,13,21,34,55,89,144,233…… 说明:由于通过递推方式效率低,系统开销大,空间复杂度高,故不考虑. /*斐波那契数列:第一项和第二项为1,后面各项是其前面两项之和*/ /*编写一个函数,输入整数n,求该项的值*/ #include<iostream> using namespace std; int fibonacci(int n) {…

前言 在编写JavaScript代码的时候存在一些对于数组的方法,可能涉及的页面会很多,然后每次去写一堆代码.长期下去代码会特别的繁多,是时候进行一波封装了,话不多说开始书写优美的代码 代码已上传github,需要的欢迎star(https://github.com/Xieguoiang...). 关于数组一些方法的封装 1.数组去重 `上文提到的Set的封装` //ES6新增的Set数据结构,类似于数组,但是里面的元素都是唯一的 ,其构造函数可以接受一个数组作为参数 //ES6中Array新增…