SVMtrain的参数c和g的优化 在svm训练过程中,需要对惩罚参数c和核函数的参数g进行优化,选取最好的参数 知道测试集标签的情况下 是让两个参数c和g在某一范围内取离散值,然后,取测试集分类准确率最佳的参数 不知道测试集标签的情况下 (1)利用交叉验证的方法:(k-fold cross validation) Start  bestAccuracy = 0  bestc = 0  bestg = 0  //n1 , n2 ,k都是事先给定的值  for c = 2^(-n1) : 2^(n

目录 SVM介绍 线性分类 间隔 最大间隔分类器 拉格朗日乘子法(Lagrange multipliers) 拉格朗日乘子法推导 KKT条件(Karush-Kuhn-Tucker Conditions) 拉格朗日乘子法对偶问题 Slater 条件 最大间隔分类器与拉格朗日乘子法 核技巧 核函数 软间隔 软间隔支持向量机推导 SMO算法 SMO变量的选择方法 总结 参考 还是老规矩,这一篇博客是对SVM进行介绍,下一篇博客就是使用SVM进行具体的使用. SVM介绍 首先介绍SVM是什么,SVM(s

机器学习算法实践:Platt SMO 和遗传算法优化 SVM 之前实现了简单的SMO算法来优化SVM的对偶问题,其中在选取α的时候使用的是两重循环通过完全随机的方式选取,具体的实现参考<机器学习算法实践-SVM中的SMO算法>.(http://pytlab.github.io/2017/09/01/机器学习算法实践-SVM中的SMO算法/) 本文在之前简化版SMO算法的基础上实现了使用启发式选取α对的方式的Platt SMO算法来优化SVM.另外由于最近自己也实现了一个遗传算法框架GAFT,便

机器学习算法实践:Platt SMO 和遗传算法优化 SVM 之前实现了简单的SMO算法来优化SVM的对偶问题,其中在选取α的时候使用的是两重循环通过完全随机的方式选取,具体的实现参考<机器学习算法实践-SVM中的SMO算法>.(http://pytlab.github.io/2017/09/01/机器学习算法实践-SVM中的SMO算法/) 本文在之前简化版SMO算法的基础上实现了使用启发式选取α对的方式的Platt SMO算法来优化SVM.另外由于最近自己也实现了一个遗传算法框架GAFT,便

接上一篇博客<直接法光度误差导数推导>,DSO 代码中 CoarseInitializer::trackFrame 目的是优化两帧(ref frame 和 new frame)之间的相对状态和 ref frame 中所有点的逆深度. 在代码中出现了变量Hsc和变量bsc,其中的"sc"是指 Schur Complement.依据这个事实就能够确定整个优化过程的所有细节. 一下假设 ref frame 上需要优化逆深度的点共有 N 个. 首先构建 Gauss Newton 方

线性分类器: 首先给出一个非常非常简单的分类问题(线性可分),我们要用一条直线,将下图中黑色的点和白色的点分开,很显然,图上的这条直线就是我们要求的直线之一(可以有无数条这样的直线)     假如说,我们令黑色的点 = -1, 白色的点 =  +1,直线f(x) = w.x + b,这儿的x.w是向量,其实写成这种形式也是等价的f(x) = w1x1 + w2x2 … + wnxn + b, 当向量x的维度=2的时候,f(x) 表示二维空间中的一条直线, 当x的维度=3的时候,f(x) 表示3维

优化Web中的性能 简介 web的优化就是一场阻止http请求最终访问到数据库的战争. 优化的方式就是加缓存,在各个节点加缓存. web请求的流程及节点 熟悉流程及节点,才能定位性能的问题.而且优化的顺序一般也是按请求的流程逐一优化.这里的流程只是做个概要,并不代表全面. 整个流程是以最快的方式让用户看到结果 定位的方法 思路是:把看不见的http,具体化.可视化. 定位是优化的前提.没有准确的定位就无法有效的解决问题. 浏览器 看整个请求的时间 看整个页面加载的时间 看页面加载的数据大小 看页

上篇记录了一些决策树算法,这篇是借OC-SVM填回SMO在SVM中的数学推导这个坑. 参考文献: http://research.microsoft.com/pubs/69644/tr-98-14.pdf https://inst.eecs.berkeley.edu/~ee227a/fa10/login/l_dual_strong.html https://inst.eecs.berkeley.edu/~ee127a/book/login/l_sdual_slater.html http://w

MathType中如何批量修改公式字体和大小 关于MathType : MathType 是由美国Design Science公司开发的功能强大的数学公式编辑器,它同时支持Windows和Macintosh 操作系统,与常见的文字处理软件和演示程序配合使用,能够在各种文档中加入复杂的数学公式和符号.MathType 实现“所见即所得”的工作模式,是一个强大的数学公式编辑器.它可以将编辑好的公式保存成多种图片格式或透明图片模式,可以很方便的添加或移除符号.表达式等模板(只需要简单地用鼠标拖进拖出即

[转载请注明出处]http://www.cnblogs.com/mashiqi 2014/4/10 在网上找到一个讲reproducing kernel的tutorial看了一看,下面介绍一下. 首先定义kernel(核): 于是我们可以从一个空间定义出一个kernel.接着,我们使用一个kernel来定义一个从到的映射,并称这个映射为reproducing kernel feature map(再生核特征映射): . 这个映射的意思是:特定的kernel和上的一个特定的元素构成了一个映射规则,

在写文章时,我遇到了在word中插入myth type公式时,行距明显变大的问题,我通过改变段落中的行距没有解决问题,在网上查了一下,找到一些解决方法,仅供参考. 解决办法

https://blog.csdn.net/self_study/article/details/66969064 上篇博客我们写到了 Java/Android 内存的分配以及相关 GC 的详细分析,这篇博客我们会继续分析 Android 中内存泄漏的检测以及相关案例,和 Android 的内存优化相关内容. 上篇:Android 性能优化之内存泄漏检测以及内存优化(上). 中篇:Android 性能优化之内存泄漏检测以及内存优化(中). 下篇:Android 性能优化之内存泄漏检测以及内存优化

Radial Basis Functions (RBFs) are set of functions which have same value at a fixed distance from a given central point. Even Gaussian Kernels with a covariance matrix which is diagonal and with constant variance will be radial in nature. In SVMs, RB

在SQL语句优化过程中,我们经常会用到hint,现总结一下在SQL优化过程中常见Oracle HINT的用法: 1. /*+ALL_ROWS*/ 表明对语句块选择基于开销的优化方法,并获得最佳吞吐量,使资源消耗最小化. 例如: SELECT /*+ALL+_ROWS*/ EMP_NO,EMP_NAM,DAT_IN FROM BSEMPMS WHERE EMP_NO='SCOTT'; 2. /*+FIRST_ROWS*/ 表明对语句块选择基于开销的优化方法,并获得最佳响应时间,使资源消耗最小化.

转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6950263.html 自从使用anaconda后,方便是方便了,也遇到了很多蛋疼的问题. 这次使用anaconda自带的g++编译cpp成so库,供python调用(以前使用ubuntu自带的g++时,正常).这次输入下面编译命令(说明:使用的代码在另一台电脑上是成功编译的,但是在目前使用的这台电脑上就逗比了...): g++ -std=c++ -shared -fPIC -o libXXX.so

C 编译器优化过程中的 Bug 一个朋友向我指出一个最近他们发现的 GCC 编译器优化过程(加上 -O3 选项)里的 bug,导致他们的产品出现非常诡异的行为.这使我想起以前见过的一个 GCC bug.当时很多人死活认为那种做法是正确的,跟他们说不清楚.简言之,这种有问题的优化,喜欢利用 C 语言的“未定义行为”(undefined behavior)进行推断,最后得到奇怪的结果. 这类优化过程的推理方式都很类似,他们使用一种看似严密而巧妙的推理,例如:“现在有一个整数 x,我们不知道它是多少.

将mathtype公式插入到word文档中,是mathtype公式编辑器最基本的操作.当在Mathtype数学公式编辑器中编辑好公式之后,点击文件->更新XXX文档(XXX为当前编辑的word文档名称).本教程将详解word插入mathtype公式的具体操作步骤. 点击文件->更新XXX文档,即可在word文档中插入公式. 温馨提示:执行“更新到XXX文档”操作后,插入到word文档中的公式带有斜线背景.其实,如果你不想再插入公式,就可以点击文件->退出按钮,这样,那些斜线条会自动消失.

MathType应用在论文中时,有时会因为排版问题批量修改公式字体和大小,一个一个的修改不仅费时费力,还容易出现错误,本教程将详解如何在MathType公式编辑器中批量修改公式字体和大小. MathType公式编辑器中批量修改公式字体和大小的操作步骤: 步骤一 双击论文中的任意一个公式,打开MathType公式编辑器软件. 步骤二 点击菜单栏中的大小->定义,打开“定义尺寸”对话框.如果使用的是英文版MathType,点击size->define即可. 步骤三 在“定义尺寸”对话框中,通过更改

在WB二面中,问到让讲一下SVM算法. 我回答的时候,直接答道线性分隔面将样本分为正负两类,取平行于线性切割面的两个面作为间隔边界,分别为:wx+b=1和wx+ b = -1. 面试官就问,为什么是正负1? 当时没有答上来,看来还是对模型不够理解. 回来查资料和ppt等,解答例如以下: 线性切割面是f(x) = wx + b,该线性切割面是要把样本点分为两类: 对于正样本,都满足:wx + b > 0: 对于负样本.都满足:wx + b < 0: 从式子中能够观察到,假设同一时候放大或缩小w和

  Flask零基础到项目实战(七)请求方法.g对象和钩子函数 一.get方法 二.post方法 post请求在模板中要注意几点: input标签中,要写name来标识这个value的key,方便后台获取. 在写form表单的时候,要指定method='post',并且要指定action='/login/'. 示例代码: <form action="{{ url_for('login') }}" method="post"> <table>

404boom 博客闪现[不断的优化更新中...] 停止本篇博文EQ继续优化,所有博文将会在标签[cnblogs_v2 ]中重新整理,待完成统一放上链接 一:Java SE相关1.Java的概述2.Java基础语法3.main函数的特别之处4.Java面向对象(一)5.Java面向对象(二)6.Java面向对象(三)7.Java数组8.Java SE 核心 I9.Java SE 核心 II[Collection 集合框架]10.迭代器遍历[List.Set.Map]11.用容器存储表格数据12.