背景 支持向量机(SVM)背后的数学知识比较复杂,之前尝试过在网上搜索一些资料自学,但是效果不佳.所以,在我的数据挖掘工具箱中,一直不会使用SVM这个利器.最近,台大林轩田老师在Coursera上的机器学习技法课程上有很详细的讲授SVM的原理,所以机会难得,一定要好好把握这次机会,将SVM背后的原理梳理清楚并记录下来.这篇文章总结第一讲linear hard SVM的相关内容.     最好的分割线 之前有讲过PLA,即在线性可分的数据中,找到一条线,能够区分开正负样本,如下所示: 上面三条线,…

背景 上一篇文章总结了linear hard SVM,解法很直观,直接从SVM的定义出发,经过等价变换,转成QP问题求解.这一讲,从另一个角度描述hard SVM的解法,不那么直观,但是可以避免feature转换时的数据计算,这样就可以利用一些很高纬度(甚至是无限维度)的feature转换,得到一些更精细的解.   拉格朗日乘子式 首先,回顾一下SVM问题的定义,如下: 线性约束很烦,不方便优化,是否有一种方法可以将线性约束放到优化问题本身,这样就可以无拘无束的优化,而不用考虑线性约束了.拉格朗…

loadrunner学习笔记-01事务<转载至网络> 事务又称为Transaction,事务是一个点为了衡量某个action的性能,需要在开始和结束位置插入一个范围,定义这样一个事务. 作用:LoadRunner运行到该事务的开始点时,LoadRunner就会开始计时,直到运行到该事务的结束点,计时结束.这个事务的运行时间在LoadRunner的运行结果中会有反映.通俗的讲LoadRunner中的事务就是一个计时标识,LoadRunner在运行过程中一旦发现事务的开始标识,就开始计时,一旦发现…

opencv学习笔记(七)SVM+HOG 一.简介 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直方图来构成特征.Hog特征结合SVM分类器已经被广泛用于图像识别中,尤其在行人检测中获得了极大的成功.需要提醒的是,HOG+SVM进行行人检测的方法是法国研究院Dalal在2005的CVPR上提出的. 最近在做车标识别相关的研究,用到了SVM+HOG的方法进行识…

# TensorFlow机器学习框架-学习笔记-001 ### 测试TensorFlow环境是否安装完成-----------------------------```import tensorflow as tf hello = tf.constant('Hello,TensorFlow!')sess = tf.Session()print(sess.run(hello))```…

C++ GUI Qt4学习笔记01   qtc++signalmakefile文档平台 这一章介绍了如何把基本的C++只是与Qt所提供的功能组合起来创建一些简单的图形用户界面应用程序. 引入两个重要概念:一个是“信号和槽”,另一个是“布局”. 窗口部件(widget)是用户界面的一个可视化元素,相当于windows系统中的“控件”和“容器”.任意窗口部件都可以用作窗口. 1.1Hello Qt 正确安装Qt4开发环境,创建工程目录hello,源代码文件名为hello.cpp,进入hello目录…

SaToken学习笔记-01 SaToken版本为1.18 如果有排版方面的错误,请查看:传送门 springboot集成 根据官网步骤maven导入依赖 <dependency> <groupId>cn.dev33</groupId> <artifactId>sa-token-spring-boot-starter</artifactId> <version>1.18.0</version> </dependenc…

Redis:学习笔记-01 该部分内容,参考了 bilibili 上讲解 Redis 中,观看数最多的课程 Redis最新超详细版教程通俗易懂,来自 UP主 遇见狂神说 1. Redis入门 2.1 概述 Redis 是什么 Redis(Remote Dictionary Server ),即远程字典服务. 是一个开源的使用 ANSI C 语言编写.支持网络.可基于内存亦可持久化的日志型.Key-Value数据库,并提供多种语言的API. Redis 会周期性的把更新的数据写入磁盘或者把修改操作…

背景 之前所讨论的SVM都是非常严格的hard版本,必须要求每个点都被正确的区分开.但是,实际情况时很少出现这种情况的,因为噪声数据时无法避免的.所以,需要在hard SVM上添加容错机制,使得可以容忍少量噪声数据.   "软"化问题 软化SVM的思路有点类似正规化,在目标函数添加错误累加项,然后加一个系数,控制对错误的容忍度,并且在约束中添加错误容忍度的约束,形式如下:   现在问题就变成了(d+1+N)个变量和2N个约束.ξ用来描述错误的容忍度.C是常量,用来控制容忍度.C越大,由…

例子: 为什么要学PHP 主观原因: 前段时间在学校处理了毕业的一些事情,回到上海后开始了找工作的旅程.意向工作是WPF开发或者ASP.NET 作为后端的WEB开发. 陆陆续续一直在面试,其中有一家公司很有意思,以招.net开发为名,实际在招收PHP开发(于面试通知中告知的).去面试之后觉得蛮不错,但还是想再面试几天,故而,接下来的几天中,一边面试,一边自学PHP,以便于在最终的决定是去这家公司后,更快速的入职. 客观原因: 来自Quora:PHP相对于其它语言有哪些优点呢? 使用LAMP搭建自…