公号:码农充电站pro 主页:https://codeshellme.github.io 本篇来介绍SVM 算法,它的英文全称是 Support Vector Machine,中文翻译为支持向量机. 之所以叫作支持向量机,是因为该算法最终训练出来的模型,由一些支持向量决定.所谓的支持向量,也就是能够决定最终模型的向量. SVM 算法最初是用来解决二分类问题的,而在这个基础上进行扩展,也能够处理多分类问题以及回归问题. 1,SVM 算法的历史 早在1963 年,著名的前苏联统计学家弗拉基米尔·瓦普

一.支持向量机 (SVM)算法的原理 支持向量机(Support Vector Machine,常简称为SVM)是一种监督式学习的方法,可广泛地应用于统计分类以及回归分析.它是将向量映射到一个更高维的空间里,在这个空间里建立有一个最大间隔超平面.在分开数据的超平面的两边建有两个互相平行的超平面,分隔超平面使两个平行超平面的距离最大化.假定平行超平面间的距离或差距越大,分类器的总误差越小. 对于线性可分的支持向量机求解问题实际上可转化为一个带约束条件的最优化求解问题: 推理过程:      结果:

之前通过一个系列对支持向量机(以下简称SVM)算法的原理做了一个总结,本文从实践的角度对scikit-learn SVM算法库的使用做一个小结.scikit-learn SVM算法库封装了libsvm 和 liblinear 的实现,仅仅重写了算法了接口部分. 1. scikit-learn SVM算法库使用概述 scikit-learn中SVM的算法库分为两类,一类是分类的算法库,包括SVC, NuSVC,和LinearSVC 3个类.另一类是回归算法库,包括SVR, NuSVR,和Linea

公号:码农充电站pro 主页:https://codeshellme.github.io 上一篇介绍了 SVM 的原理和一些基本概念,本篇来介绍如何用 SVM 处理实际问题. 1,SVM 的实现 SVM 算法即可以处理分类问题,也可以处理回归问题. sklearn 库的 svm 包中实现了下面四种 SVM 算法: LinearSVC:用于处理线性分类问题. SVC:用于处理非线性分类问题. LinearSVR:用于处理线性回归问题. SVR:用于处理非线性回归问题. LinearSVC/R 中默

GBDT算法是一种监督学习算法.监督学习算法需要解决如下两个问题: 1.损失函数尽可能的小,这样使得目标函数能够尽可能的符合样本 2.正则化函数对训练结果进行惩罚,避免过拟合,这样在预测的时候才能够准确. GBDT算法需要最终学习到损失函数尽可能小并且有效的防止过拟合. 以样本随时间变化对某件事情发生的变化为例,如下几副图形象的说明了机器学习的作用. 假设随着时间的变化对K话题存在如下样本: 如果没有有效的正则化,则学习结果会如下图所示: 这种情况下,学习结果跟样本非常符合,损失函数也非常小,但

Atitit 贝叶斯算法的原理以及垃圾邮件分类的原理 1.1. 最开始的垃圾邮件判断方法,使用contain包含判断,只能一个关键词,而且100%概率判断1 1.2. 元件部件串联定律1 1.3. 垃圾邮件关键词串联定律 表格法可视化贝叶斯定律1 1.4. 十一.最终的计算公式2 1.5. .这时我们还需要一个用于比较的门槛值.Paul Graham的门槛值是0.9,概率大于0.9,2 1.1. 文氏图,可以很清楚地看到在事件B发生的情况下,事件A发生的概率就是P(A∩B)除以P(B). 1.2

Atitit.java图片图像处理attilax总结 BufferedImage extends java.awt.Image 获取图像像素点 image.getRGB(i, lineIndex); 图片剪辑 /AtiPlatf_cms/src/com/attilax/img/imgx.java cutImage 图片处理 titit 判断判断一张图片是否包含另一张小图片  atitit 图片去噪算法的原理与实践 attilax 总结.docx Atitit. 图像处理jpg图片的压缩 清理垃圾

本文讲一下mahout中kmeans算法和Canopy算法实现原理. 一. Kmeans是一个很经典的聚类算法,我想大家都非常熟悉.虽然算法较为简单,在实际应用中却可以有不错的效果:其算法原理也决定了其比较容易实现并行化. 学习mahout就先从简单的kmeans算法开始学起,就当抛砖引玉了. 1. 首先来简单的回顾一下KMeans算法: (1)   根据事先给定的k值建立初始划分,得到k个Cluster,比如,可以随机选择k个点作为k个Cluster的重心,又或者用其他算法得到的Cluster

http://www.aqee.net/how-reddit-ranking-algorithms-work/ 这是一篇继<Hacker News 排名算法工作原理>之后的又一篇关于排名算法的文章.这次我将跟大家探讨一下Reddit的文章排名算法和评论排名算法的工作原理.Reddit使用的算法也是很简单,容易理解和实现.这篇文章里我将会对其进行深入分析. 首先我们关注的是文章排名算法.第二部分将重点介绍评论排名算法,Reddit的评论排名跟文章排名使用的不是同一种算法(这点跟Hacker Ne

In this post I'll try to explain how Hacker News ranking algorithm works and how you can reuse it in your own applications. It's a very simple ranking algorithm and works surprising well when you want to highlight hot or new stuff. 这篇文章我要向大家介绍Hacker

非对称加密技术,在现在网络中,有非常广泛应用.加密技术更是数字货币的基础. 所谓非对称,就是指该算法需要一对密钥,使用其中一个(公钥)加密,则需要用另一个(私钥)才能解密. 但是对于其原理大部分同学应该都是一知半解,今天就来分析下经典的非对称加密算法 - RSA算法. 通过本文的分析,可以更好的理解非对称加密原理,可以让我们更好的使用非对称加密技术. 题外话: 并博客一直有打算写一系列文章通俗的密码学,昨天给站点上https, 因其中使用了RSA算法,就查了一下,发现现在网上介绍RSA算法的文章

BP算法从原理到实践 反向传播算法Backpropagation的python实现 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 博主接触深度学习已经一段时间,近期在与别人进行讨论时,发现自己对于反向传播算法理解的并不是十分的透彻,现在想通过这篇博文缕清一下思路.自身才疏学浅欢迎各位批评指正. 参考文献 李宏毅深度学习视频 The original location of the code 关于反向传播算法的用途在此不再赘述,这篇博文主要是理解形象化理解反向传播算法与python进行实

XOR算法的原理和实现 XOR算法这种方法的原理 当一个数A和另一个数B进行异或运算会生成另一个数C,如果再将C和B进行异或运算则C又会还原为A. 相对于其他的简易加密算法,XOR算法的优点如下. (1)算法简单,对于高级语言很容易能实现. (2)速度快,可以在任何时候.任何地方使用. (3)对任何字符都是有效的,不像有些简易加密算法,只对西文字符有效,对中文加密后再解密无法还原为原来的字符. XOR算法实现 上一部分介绍了如何使用XOR运算进行加密/解密的原理,本节将使用其加密用户的登录信息.

本文由云+社区发表 GBDT 是常用的机器学习算法之一,因其出色的特征自动组合能力和高效的运算大受欢迎. 这里简单介绍一下 GBDT 算法的原理,后续再写一个实战篇. 1.决策树的分类 决策树分为两大类,分类树和回归树. 分类树用于分类标签值,如晴天/阴天/雾/雨.用户性别.网页是否是垃圾页面: 回归树用于预测实数值,如明天的温度.用户的年龄.网页的相关程度: 两者的区别: 分类树的结果不能进行加减运算,晴天 晴天没有实际意义: 回归树的结果是预测一个数值,可以进行加减运算,例如 20 岁 3

本文将介绍PageRank算法的相关内容,具体如下: 1.算法来源 2.算法原理 3.算法证明 4.PR值计算方法 4.1 幂迭代法 4.2 特征值法 4.3 代数法 5.算法实现 5.1 基于迭代法的简单实现 5.2 MapReduce实现 6.PageRank算法的缺点 7.写在最后 参考资料 1. 算法来源 这个要从搜索引擎的发展讲起.最早的搜索引擎采用的是 分类目录[^ref_1] 的方法,即通过人工进行网页分类并整理出高质量的网站.那时 Yahoo 和国内的 hao123 就是使用的这

本文介绍HITS算法的相关内容. 1.算法来源 2.算法原理 3.算法证明 4.算法实现 4.1 基于迭代法的简单实现 4.2 MapReduce实现 5.HITS算法的缺点 6.写在最后 参考资料 1. 算法来源 1999年,Jon Kleinberg 提出了HITS算法.作为几乎是与PageRank同一时期被提出的算法,HITS同样以更精确的搜索为目的,并到今天仍然是一个优秀的算法. HITS算法的全称是Hyperlink-Induced Topic Search.在HITS算法中,每个页面

TCP是一个巨复杂的协议,因为他要解决很多问题,而这些问题又带出了很多子问题和阴暗面.所以学习TCP本身是个比较痛苦的过程,但对于学习的过程却能让人有很多收获. 关于TCP这个协议的细节,我还是推荐你去看W.Richard Stevens的<TCP/IP 详解 卷1:协议>(当然,你也可以去读一下RFC793以及后面N多的RFC).另外,本文我会使用英文术语,这样方便你通过这些英文关键词来查找相关的技术文档. 之所以想写这篇文章,目的有三个: 一个是想锻炼一下自己是否可以用简单的篇幅把这么复杂

常见hash算法的原理   散列表,它是基于快速存取的角度设计的,也是一种典型的“空间换时间”的做法.顾名思义,该数据结构可以理解为一个线性表,但是其中的元素不是紧密排列的,而是可能存在空隙. 散列表(Hash table,也叫哈希表),是根据关键码值(Key value)而直接进行访问的数据结构.也就是说,它通过把关键码值映射到表中一个位置来访问记录,以加快查找的速度.这个映射函数叫做散列函数,存放记录的数组叫做散列表. 比如我们存储70个元素,但我们可能为这70个元素申请了100个元素的空间

http://blog.csdn.net/dark_scope/article/details/17228643 〇.说明 本文的所有代码均可在 DML 找到,欢迎点星星. 一.引入 推荐系统(主要是CF)是我在参加百度的电影推荐算法比赛的时候才临时学的,虽然没拿什么奖,但是知识却是到手了,一直想写一篇关于推荐系统的文章总结下,这次借着完善DML写一下,权当是总结了.不过真正的推荐系统当然不会这么简单,往往是很多算法交错在一起,本文只是入门水平的总结罢了. (本文所用测试数据是movielens

<Adaboost算法的原理与推导>一文为他人所写,原文链接: http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/40718799 另外此文大部分是摘录李航的<统计学笔记>一书,原书下载链接:http://vdisk.weibo.com/s/z4UjMcqGpoNTw?from=page_100505_profile&wvr=6 在根据文中推导是发现有计算错误以及省略的步骤,在下文将会进行说明. ------------------

atitit.md5算法的原理 与 总结 1. MD5的位数 128位1 2. 字节数组转换为32位字符串 base161 2.1. 十六进制字符用4个二进制位来表示1 2.2. byte[]和十六进制字符串相互转换2 3. md5的base64表示法3 4. 参考3 1. MD5的位数 128位 生成一个128为的字节数组.. 2. 字节数组转换为32位字符串 base16 每4位可以1111 正好0--f 可以完整的标识4位比特.. 2.1. 十六进制字符用4个二进制位来表示 十六进制的每个