[白话解析] 深入浅出支持向量机(SVM)之核函数 0x00 摘要 本文在少用数学公式的情况下,尽量仅依靠感性直觉的思考来讲解支持向量机中的核函数概念,并且给大家虚构了一个水浒传的例子来做进一步的通俗解释. 0x01 问题 在学习核函数的时候,我一直有几个很好奇的问题. Why 为什么线性可分很重要? Why 为什么低维数据升级到高维数据之后,就可以把低维度数据线性可分? What 什么是核函数,其作用是什么? How 如何能够找到核函数? 不知道大家是否和我一样有这些疑问,在后文中, 我将通过

条款6:当auto推导出意外的类型时,使用显式的类型初始化语义 条款5解释了使用auto来声明变量比使用精确的类型声明多了了很多的技术优势,但有的时候,当你想要zag的时候,auto可能会推导出了zig.例如,我有一个函数,它以const Widget&作为参数,并且返回std::vector<bool>,每一个bool暗示了Widget是否提供了一个特殊的特性. std::vector<bool> features(const Widget& w); 进一步假设第

本文翻译自<effective modern C++>,由于水平有限,故无法保证翻译完全正确,欢迎指出错误.谢谢! 博客已经迁移到这里啦 Item 5解释了比起显式指定类型,使用auto来声明变量提供了大量技术上的优点,但是有时候auto的类型推导出zigs(这个类型),但是你想要的是zag(另外一个类型).举个例子,假设我有一个函数以Widget为参数并且返回一个std::vector<bool>,每个bool指示Widget是否提供了特定的特性: std::vector<

条款4:了解如何观察推导出的类型 那些想要知道编译器推导出的类型的人通常分为两种,第一种是实用主义者,他们的动力通常来自于软件产生的问题(例如他们还在调试解决中),他们利用编译器进行寻找,并相信这个能帮他们找到问题的源头(they’re looking for insights into compilation that can help them identify the source of the problem.).另一种是经验主义者,他们探索条款1-3所描述的推导规则,并且从大量的推导情

条款4:了解怎样查看推导出的类型 那些想要了解编译器怎样推导出的类型的人通常分为两个阵营. 第一种阵营是实用主义者.他们的动力通常来自于编敲代码过程中(比如他们还在调试解决中),他们利用编译器进行寻找,并相信这个能帮他们找到问题的根源.另外一种是经验主义者.他们正在探索条款1-3所描写叙述的推导规则. 而且从大量的推导情景中确认他们预測的结果("对于这段代码,我觉得推导出的类型将会是-"),可是有时候.他们仅仅是想简单的回答假设这样,会怎么样呢之类的问题?他们可能想知道假设我用一个un

本书作者名气比较大,写过<黑天鹅><随机漫步的傻瓜>等书,据称专门研究不确定度性.本书是他以前的书的内容的延续. 所谓的反脆弱,其实软件业有现成的名词鲁棒性(Robust)就是稳健性.越稳健的事务.组织.制度,越能应对异常和危险.比如生物的进化,一定程度内的意外越多,存活下来的生物群体的适应能力越强大. 书中最核心的观点是把风险与收益的关系换个说法又说了一遍.许多事情发生的概率越小,发生后的收益或者损失越大. 我认为作者陷入了锤子定子模式,把已知的事情试图用一套新的理论来解释,在他

Thread作为线程的抽象,Thread的实例用于描述线程,对线程的操纵,就是对Thread实例对象的管理与控制. 创建一个线程这个问题,也就转换为如何构造一个正确的Thread对象. 构造方法列表 构造方法核心 如前面两个图所示,Thread共有8个构造方法 而且所有的构造方法都依赖于init方法     private void init(ThreadGroup g, Runnable target, String name,long stackSize) 所以换一个角度思考,可以认为只有一

支持向量机: Kernel by pluskid, on 2010-09-11, in Machine Learning     68 comments 本文是"支持向量机系列"的第三篇,參见本系列的其它文章. 前面我们介绍了线性情况下的支持向量机,它通过寻找一个线性的超平面来达到对数据进行分类的目的.只是,由于是线性方法,所以对非线性的数据就没有办法处理了. 比如图中的两类数据,分别分布为两个圆圈的形状,不论是不论什么高级的分类器.仅仅要它是线性的,就没法处理.SVM 也不行. 由于

1.物理CPU: 物理CPU就是计算机上实际配置的CPU个数.在linux上可以打开cat /proc/cpuinfo 来查看,其中的physical id就是每个物理CPU的ID,能找到几个physical id就代表计算机实际有几个CPU. 在linux下可以通过指令 grep ‘physical id’ /proc/cpuinfo | sort -u | wc -l 来查看物理CPU个数. 2.cpu核数:linux的cpu核心总数也可以在/proc/cpuinfo里面通过指令cat /p

在网上查 多 不是不符合无效;因此,一些自己总结,解决这个问题   原则: 常见问题: 弹出层居中了,背景也是半透明的  可是发现一拉动滚动栏立即就露馅了发现背景仅仅设置了屏幕所在段,其它部分都是原来的样子,并且弹出层由于滚动栏移动不见了 这是网上大部分弹出层出现的普遍问题 问题解决的方法,有三种 1.利用IE6的漏洞,_top和使用css expresstion表达式 长处:不会抖动,通过计算得出位置,大部分浏览器都能够使用 缺点:不推荐使用css expresstion由于在做不论什么事件时

From2(弹出框)回传数据到From1 Form1(数据接收form): public string Sstr; private void button1_Click(object sender, EventArgs e) { Form2 form= new Form2(); form.ShowDialog(); if (form.DialogResult == DialogResult.OK) { Sstr = form.Cstr; } } Form2(回传数据的form): public

最近在带着一群.NET新兵们在开发和升级一套系统,本人虽然工作好几年,但是也是属于啥都懂一点,啥都不会的队伍,碰到新兵更是蛋都碎了,还特别拘谨,为啥新兵们都是基础知识很不错的,看来要好好练习内功了,好好学习,天天向上. 事情是这样开始的,我的前前前任给了我的目前的助手小MM一个DMP(Oracle数据库导出文件),而这小MM学习了Oracle的IMPDP和EXPDP之后,就随意的导入到测试库中了,而后问题就来了,这dmp文件是按照用户方案导出的,即导入的时候应该有对应的表空间和方案名导入的,所以

在这篇里我们只聊怎么在android中google map api v2地图上画出路径导航,用mapfragment而不是mapview,至于怎么去申请key,manifest.xml中加入的权限,系统中需要的google play services等另行查看资料,沦落凡间不详述. 参考:https://developers.google.com/maps/documentation/android/intro 首先我们在Activity上加载一个GoogleMap,然后再在Map上画上标记和路

ayer至今仍作为layui的代表作,她的受众广泛并非偶然,而是这五年多的坚持,不断完善和维护.不断建设和提升社区服务,使得猿们纷纷自发传播,乃至于成为今天的Layui最强劲的源动力.目前,layer已成为国内最多人使用的web弹层组件,GitHub自然Stars3000+,官网累计下载量达30w+,大概有20万Web平台正在使用layer. 经常用到的 在贴出代码 layer.alert('见到你真的很高兴', {icon: 6}); 这是一个最简单的弹出层,可根据icon配置左边的图标 通常

我们面临的问题有以下两点:1)数据量太大,无法在短时间内解决:2)内存不够,没办法装下那么多的数据.而对应的办法其实也就是分成1)针对时间,合适的算法+合适的数据结构来提高处理效率:2)针对空间,就是分而治之,将大数据量拆分成多个比较小的数据片,然后对其各个数据片进行处理,最后再处理各个数据片的结果.原文中也给出一个问题,"从3亿个ip中访问次数最多的IP",就试着来解决一下吧.1)首先,生成3亿条数据,为了产生更多的重复ip,前面两节就不变了,只随机生成后面的2节. private

本文实例讲述了layer实现关闭弹出层刷新父界面功能.分享给大家供大家参考,具体如下: layer是一款近年来备受青睐的web弹层组件,她具备全方位的解决方案,致力于服务各水平段的开发人员,您的页面会轻松地拥有丰富友好的操作体验. 方案一: 在layer弹出层中调用父界面重新加载函数 window.parent.location.reload(); var index = parent.layer.getFrameIndex(window.name); parent.layer.close(in

见网页https://blog.csdn.net/u014586651/article/details/84349328 https://blog.csdn.net/u012135070/article/details/80809589

连接:https://blog.csdn.net/u014586651/article/details/103826967#comments

SVM,称为支持向量机,曾经一度是应用最广泛的模型,它有很好的数学基础和理论基础,但是它的数学基础却比以前讲过的那些学习模型复杂很多,我一直认为它是最难推导,比神经网络的BP算法还要难懂,要想完全懂这个算法,要有很深的数学基础和优化理论,本文也只是大概讨论一下.本文中所有的代码都在我的github. 目录 硬间隔SVM推导 间隔 对偶 SMO 软间隔SVM 核函数 总结 硬间隔SVM推导 如果现在我们需要对一堆数据进行二分类处理,并且这些数据都是线性可分的(一条直线就能将数据区分开),那么你会如

支持向量机(Support Vector Machine, SVM)是一种二分类模型.给定训练集D = {(x1,y1), (x2,y2), ..., (xm,ym)},分类学习的最基本的想法即是找到一个超平面S:,从而将训练集D的样本空间中不同类别的样本区分开. SVM的模型,由简至繁地,包括:线性可分支持向量机(linear SVM in linearly separable case).线性支持向量机(linear SVM)以及非线性支持向量机(non-linear SVM). 当训练数据

SVM: 1. 线性与非线性 核函数: 2. 与神经网络关系 置信区间结构: 3. 训练方法: 4.SVM light,LS-SVM: 5. VC维 u-SVC 与 c-SVC 区别? 除参数不同外,两者基本一样. c-SVC  c∈(0,∞) u-SVC  c∈[0,1] c是一个很好的特征,它与支持向量的比率和训练误差的比率 相关. SVM求解QR问题中,变量维数=训练样本个数.从而使其中矩阵元素的个数 是 训练样本个数的平方. SVM标准算法中,需要求解复杂的QP问题,理论上获全局最优解,