1. 场景描述 问题:如何对对下图的线性可分数据集和线性不可分数据集进行分类? 思路: (1)对线性可分数据集找到最优分割超平面 (2)将线性不可分数据集通过某种方法转换为线性可分数据集 下面将带着这两个问题对支持向量机相关问题进行总结 2. 如何找到最优分割超平面 一般地,当训练数据集线性可分时,存在无穷个分离超平面可将两类数据正确分开,比如感知机求得的分离超平面就有无穷多个,为了求得唯一的最优分离超平面,就需要使用间隔最大化的支持向量机 2.1 分类预测确信度 上图中,有A,B,C三个点,表…

1. 场景描述 时间:早上八点,地点:婚介所 '闺女,我有给你找了个合适的对象,今天要不要见一面?' '多大?' '26岁' '长的帅吗?' '还可以,不算太帅' '工资高吗?' '略高于平均水平' '会写代码吗?' '人家是程序员,代码写的棒着呢!' '好,把他的联系方式发过来吧,我抽空见一面' 上面的场景描述摘抄自,是一个典型的决策树分类问题,通过年龄.长相.工资.是否会编程等特征属性对介绍对象进行是否约会进行分类 决策树是一种自上而下,对样本数据进行树形分类的过程,由结点和有向边组成,每个…

注:关于支持向量机系列文章是借鉴大神的神作,加以自己的理解写成的:若对原作者有损请告知,我会及时处理.转载请标明来源. 序: 我在支持向量机系列中主要讲支持向量机的公式推导,第一部分讲到推出拉格朗日对偶函数的对偶因子α:第二部分是SMO算法对于对偶因子的求解:第三部分是核函数的原理与应用,讲核函数的推理及常用的核函数有哪些:第四部分是支持向量机的应用,按照机器学习实战的代码详细解读. 机器学习之支持向量机(一):支持向量机的公式推导 机器学习之支持向量机(二):SMO算法 机器学习之支持向量机(…

iOS开发UI篇—程序启动原理和UIApplication   一.UIApplication 1.简单介绍 (1)UIApplication对象是应用程序的象征,一个UIApplication对象就代表一个应用程序. (2)每一个应用都有自己的UIApplication对象,而且是单例的,如果试图在程序中新建一个UIApplication对象,那么将报错提示. (3)通过[UIApplicationsharedApplication]可以获得这个单例对象 (4) 一个iOS程序启动后创建的第一…

iOS开发UI篇—程序启动原理和UIApplication   一.UIApplication 1.简单介绍 (1)UIApplication对象是应用程序的象征,一个UIApplication对象就代表一个应用程序. (2)每一个应用都有自己的UIApplication对象,而且是单例的,如果试图在程序中新建一个UIApplication对象,那么将报错提示. (3)通过[UIApplicationsharedApplication]可以获得这个单例对象 (4) 一个iOS程序启动后创建的第一…

iOS开发UI篇—程序启动原理和UIApplication   一.UIApplication 1.简单介绍 (1)UIApplication对象是应用程序的象征,一个UIApplication对象就代表一个应用程序. (2)每一个应用都有自己的UIApplication对象,而且是单例的,如果试图在程序中新建一个UIApplication对象,那么将报错提示. (3)通过[UIApplicationsharedApplication]可以获得这个单例对象 (4) 一个iOS程序启动后创建的第一…

Jquery+ajax+json+servlet原理和Demo 大致过程: 用户时间点击,触发js,设置$.ajax,开始请求.服务器响应,获取ajax传递的值,然后处理.以JSON格式返回给ajax.ajax在sucess对应的函数中将返回的json数据进行解析,然后输出到jsp页面. 1.前台index.jsp <%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="UTF-8&qu…

今天和大家分享下mybatis的一个分页插件PageHelper,在讲解PageHelper之前我们需要先了解下mybatis的插件原理.PageHelper 的官方网站:https://github.com/pagehelper/Mybatis-PageHelper 一.Plugin接口 mybatis定义了一个插件接口org.apache.ibatis.plugin.Interceptor,任何自定义插件都需要实现这个接口PageHelper就实现了改接口 package org.apach…

源:流水线技术原理和Verilog HDL实现 所谓流水线处理,如同生产装配线一样,将操作执行工作量分成若干个时间上均衡的操作段,从流水线的起点连续地输入,流水线的各操作段以重叠方式执行.这使得操作执行速度只与流水线输入的速度有关,而与处理所需的时间无关.这样,在理想的流水操作状态下,其运行效率很高.   如果某个设计的处理流程分为若干步骤,而且整个数据处理是单流向的,即没有反馈或者迭代运算,前一个步骤的输出是下一个步骤的输入,则可以采用流水线设计方法来提高系统的工作频率.   下面用8位全加器…

注:关于支持向量机系列文章是借鉴大神的神作,加以自己的理解写成的:若对原作者有损请告知,我会及时处理.转载请标明来源. 序: 我在支持向量机系列中主要讲支持向量机的公式推导,第一部分讲到推出拉格朗日对偶函数的对偶因子α:第二部分是SMO算法对于对偶因子的求解:第三部分是核函数的原理与应用,讲核函数的推理及常用的核函数有哪些:第四部分是支持向量机的应用,按照机器学习实战的代码详细解读. 机器学习之支持向量机(一):支持向量机的公式推导 机器学习之支持向量机(二):SMO算法 机器学习之支持向量机(…