一.安装 http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/matlab/.在这个地址上可以下的包含matlab接口的源程序.下载完后可以放到放到任意的盘上解压,最好建一个专门来放matlab程序的文件夹.打开matlab,在matlab的面板上找到set path选项(不同版本不一样R2010b在file菜单下),将刚下载的libsvm整个目录都添加到matlab的搜索路径里.然后将当前路径定位到libsvm/matlab目录下(在current floder(

%test pcaA=[3,7,1,4,1;5,5,2,1,3;4,2,4,5,3];S=cov(A);T=cov(A');[ds,vs]=eig(S)[dt,vt]=eig(T) 样本数量少于矩阵维数,发现[dt,vt]=eig(S)中非零特征值个数总是等于:样本数量-1 其二,用转置来替代的话,暂没有发现什么规律

Parentheses Accepted : Submit : Time Limit : MS Memory Limit : KB Parentheses Bobo has a very long sequence divided into n consecutive groups. The i-th group consists of li copies of character ci where ci is either "(" or ")". As the s

/** 题目:Trees in a Wood. UVA 10214 链接:https://vjudge.net/problem/UVA-10214 题意:给定a,b求 |x|<=a, |y|<=b这个范围内的所有整点不包括原点都种一棵树.求出你站在原点向四周看到的树的数量/总的树的数量的值. 思路: 坐标轴上结果为4,其他四个象限和第一个象限看到的数量一样.所以求出x在[1,a]和y在[1,b]的x/y互质对数即可. 由于a比较小,所以枚举x,然后求每一个x与[1,b]的互质对数. 方法: 1

功效分析:可以帮助在给定置信度的情况下,判断检测到给定效应值时所需的样本量,也可以在给定置信水平的情况下,计算某样本量内可以检测到的给定效应值的概率 1.t检验 案例:使用手机和司机反应时间的实验 library(pwr) # n表示样本大小 # d表示标准化均值之差 # sig.level表示显著性水平 # power为功效水平 # type指的是检验类型 # alternative指的是双侧检验还是单侧检验 pwr.t.test(d=.8,sig.level = .05,power = .9

存储过程:当基站ID大于1000的时候,把ID通过存储过程插入表,然后处理 不推荐这么弄,没办法,项目逼到这了,以后尽量避免这样的需求发生! CREATE OR REPLACE PROCEDURE insert_tempStation_proc(v_instr in clob) is v_str clob; v_res_str clob; v_current ); begin v_str :=to_clob(v_instr); v_res_str :=to_clob( ''); v_curren

package com.swift.kuozhan; import java.io.File; import java.io.FileFilter; /*使用文件过滤器筛选将指定文件夹下的小于200K的小文件获取并打印(包括所有子文件夹的文件).*/ public class kuaozhan1 { public static void main(String[] args) { File dir = new File("c:/"); if(!dir.exists()) { throw

1-map task的并发数量是由切片的数量决定的,有多少个切片就有启动多少个map task: 2-切片是一个逻辑的概念,指的是文件中数据的偏移量范围: 3-切片的具体大小应该根据所处理的文件大小来调整:例如:小文件的切片有多个block组成: reduce的并发数量由,partition分组决定

sql server 统计出来的内存,不管是这个,还是dbcc memorystatus,和进程管理器中内存差距很大,差不多有70G的差异. 具体原因不止,可能是内存泄漏,目前只能通过重启服务解决   Process/System Counts                    Value ---------------------------------------- -------------------- Available Physical Memory               

代码可在Windows NT下正常运行 具体API说明请参照如下文档: GetLogicalProcessorInformation 点击打开链接 点击打开链接 点击打开链接 typedef BOOL (WINAPI *LPFN_GLPI)(PSYSTEM_LOGICAL_PROCESSOR_INFORMATION, PDWORD); DWORD CountSetBits(ULONG_PTR bitMask) { DWORD LSHIFT = sizeof(ULONG_PTR)*8 - 1; D

代码可在Windows NT下正常运行 具体API说明请参照如下文档: GetLogicalProcessorInformation 点击打开链接 点击打开链接 点击打开链接 typedef BOOL (WINAPI *LPFN_GLPI)(PSYSTEM_LOGICAL_PROCESSOR_INFORMATION, PDWORD); DWORD CountSetBits(ULONG_PTR bitMask) { DWORD LSHIFT = sizeof(ULONG_PTR)*8 - 1; D

前言 我们知道,有时候在一些项目中,为了性能,往往会一次性加载很多条记录来进行循环处理(备注:而非列表呈现).比如:从数据库中加载 10000 个用户,并且每个用户包含了 20  个“爱好”,在 WinForm 界面我们需要用进度条的方式实时显示每个用户处理的进度,这时候当然是一次性加载很多条记录来进行循环处理更加快速. 问题和解决方案 通常,我们会先 foreach 从数据库中加载的用户集合,然后从“爱好”集合中筛选出某个用户的所有爱好来进行处理.比如如下代码: foreach (var us

前言 整理SVM(support vector machine)的笔记是一个非常麻烦的事情,一方面这个东西本来就不好理解,要深入学习需要花费大量的时间和精力,另一方面我本身也是个初学者,整理起来难免思路混乱.所以我对SVM的整理会分为四篇(暂定为四篇)学习,不足之处,请多多指导. 四篇分别为: Python机器学习笔记:SVM(1)——SVM概述 Python机器学习笔记:SVM(2)——SVM核函数 Python机器学习笔记:SVM(3)——证明SVM Python机器学习笔记:SVM(4)—

原文:http://blog.sina.com.cn/s/blog_5b29caf7010127vh.html Libsvm和Liblinear都是国立台湾大学的Chih-Jen Lin博士开发的,Libsvm主要是用来进行非线性svm 分类器的生成,提出有一段时间了,而Liblinear则是去年才创建的,主要是应对large-scale的data classification,因为linear分类器的训练比非线性分类器的训练计算复杂度要低很多,时间也少很多,而且在large scale dat

对于多分类问题以及核函数的选取,以下经验规则可以借鉴: 如果如果特征数远远大于样本数的情况下,使用线性核就可以了. 如果特征数和样本数都很大,例如文档分类,一般使用线性核, LIBLINEAR比LIBSVM速度要快很多. 如果特征数远小于样本数,这种情况一般使用RBF.但是如果一定要用线性核,则选择LIBLINEAR较好,而且使用-s 2选项 原文: http://orangeprince.info/2014/11/23/libsvm-liblinear-2/ http://orangeprin

一.简介 要介绍朴素贝叶斯(naive bayes)分类器,就不得不先介绍贝叶斯决策论的相关理论: 贝叶斯决策论(bayesian decision theory)是概率框架下实施决策的基本方法.对分类任务来说,在所有相关概率都已知的理想情况下,贝叶斯决策论考虑如何基于这些概率和误判损失来选择最优的类别标记结果. 二.贝叶斯决策论的基本原理 我们以多分类任务为例: 假设有N种可能的类别标记,即y={c1,c2,...,cN},λij是将一个真实类别为cj的样本误分类为ci的损失,基于后验概率P(

正规方程 在先学习正规方程之前,先来复习一下之前学过的常规的回归方程的解法. 假设存在如果的代价函数, ,解法也十分的简答. 但是有时候遇到的情况或许会变得相当的复杂. 的数,如果是按照常规的方式进行求解,那么按照之前的求解方式,就需要对每一个theta进行微分,然后综合求最小值,这样的运算结果可能最后是相当的复杂. 那么这个时候正规方程就非常有用了. 正规方程对于theat的求解非常的简单,如下: 如何求解theta, 还是房价的例子,在房价中,假设房价与房屋面积,房间数量,房间位于的楼层,房

石墨文档:https://shimo.im/docs/iTDoZs4CVfICgSfV/ (二期)19.开源秒杀项目miaosha解读(上) [课程19]几张图.xmind0.6MB [课程19]开源秒...解读.xmind0.1MB [课程19]秒杀项...要点.xmind68.6KB [课程19]秒杀项...方向.xmind74.7KB [课程19预习]秒...解读.xmind0.5MB [课程19]redis的运用.xmind47.8KB 什么是秒杀 秒杀场景一般会在电商网站举行一些活动或

疯狂创客圈 Java 高并发[ 亿级流量聊天室实战]实战系列之15 [博客园总入口 ] 前言 前言 疯狂创客圈(笔者尼恩创建的高并发研习社群)Springcloud 高并发系列文章,将为大家介绍三个版本的 高并发秒杀: 一.版本1 :springcloud + zookeeper 秒杀 二.版本2 :springcloud + redis 分布式锁秒杀 三.版本3 :springcloud + Nginx + Lua 高性能版本秒杀 以及有关Springcloud 几篇核心.重要的文章: 一.S

gearman是什么? 它是分布式的程序调用框架,可完成跨语言的相互调用,适合在后台运行工作任务.最初是2005年perl版本,2008年发布C/C++版本.目前大部分源码都是(Gearmand服务job Server)C++,各个API实现有各种语言的版本.PHP的Client API与Worker API实现为C扩展,在PHP官方网站有此扩展的中英文文档. gearman架构中的三个角色 client:请求的发起者,工作任务的需求方(可以是C.PHP.Java.Perl.Mysql udf等

Python:SMOTE算法 直接用python的库, imbalanced-learn imbalanced-learn is a python package offering a number of re-sampling techniques commonly used in datasets showing strong between-class imbalance. It is compatible with scikit-learn and is part of scikit-l