1. 线性SVM 对两类点的划分问题,这里对比下逻辑回归和SVM的区别: 逻辑回归的思想是,将所有点到决策平面的距离作为损失来进行训练,目标是到决策平面的距离和最小 SVM的思想是,只关注支持向量(图中圈出的点)到决策平面的距离,最大化这个距离. 对于所有样本点 \(\{(x_i,y_i)\}, i = 1,2,\cdots, m\) ,SVM划分正负样本,即 \(y\in\{1,-1\}\) ,则有: \[ \begin{align} \begin{cases} y_i = +1, w^Tx_

使用google的gson包,解决实体类中字段与java关键字的重名: // 比如 当实体类中有switch关键字时,解决冲突如下 @SerializedName("switch") private SwitchBean switchXxxxxx;

解决实体类属性名和数据库字段不一致

一.关于起因 之前发过一篇博文,是关于VB6中跟踪鼠标移出事件的示例(http://www.cnblogs.com/alexywt/p/5891827.html) 随着业务状况的不断发展,提出了更多的挑战和问题. 其一:子类化在VB6的IDE调试阶段会出现崩溃情况,需要实现子类化的无崩溃调试; 其一:我的窗体或自定义控件中可能有很多控件需要跟踪鼠标移出事件;甚至可能会通过代码来动态添加控件,要监听移出事件,通常是用WithEvents,但VB6的该关键字不支持数组对象的事件跟踪.也就是说要找到一

public class Employee { private Integer id; private String lastName; private String email; private String gender; //setter与getter省略 } 而数据库中的 last_name字段是这样的与实体不一致 @Test public void test05() throws IOException{ SqlSessionFactory sqlSessionFactory = ge

sql语句里面起别名的方式 测试查询的方法 数据字段 都有值了. 配置查询接口列表和实体类属性名对应关系 id可以随便起名 主键的对应 再次测试,并没有封装成功 这是应为定义的对应关系并没有使用. 当我们要使用这个结果类型的对应的时候. resultMap指定的就是上面的id值.也就是查询语句执行完成后,要用上面的映射关系实现封装. 坏处是多解析了一个xml,好处是所有的查询都可以修改为resultMap   执行测试,所有数据都封装进去了.

上篇文章中,小黑哥分析 Maven 依赖冲突分为两类: 项目同一依赖应用,存在多版本,每个版本同一个类,可能存在差异. 项目不同依赖应用,存在包名,类名完全一样的类. 第二种情况,往往是这个场景,本地/测试环境运行的都是好好的,上线之后测试就是不行. 这其实与 JVM 类加载有关,本地/测试环境加载正确类,而生产环节加载错的类,为什么会这样? 主要有两个原因: 同一个类只会被加载器加载一次 不同环境,类的加载顺序不同 同一个类只会被加载器加载一次 JVM 类加载具有缓存机制,每个类加载的时候首先

简单暴力: 去官网下载WIN10 SDK 并安装, 将本机的DLL类文件重新刷新一遍. https://developer.microsoft.com/en-US/windows/downloads/windows-10-sdk 但有可能会将之前的部分记录给抹去.

原文链接:Spring Security - How to Fix WebSecurityConfigurerAdapter Deprecated 原文作者:Nam Ha Minh 原文发表日期:2022年6月1日 在这篇短文中,我想分享如何在使用Spring Security的Spring应用中避免"WebSecurityConfigurerAdapter类已被弃用"的警告. 也许你习惯于使用一个扩展自WebSecurityConfigurerAdapter抽象类的Spring配置类

正在苦拼的码友们,最近是不是觉得在写代码的时候很是头疼,甚至连个最基本的系统自带的语法啊.单词啊等等都不能联想了,之前习惯了的码友们,这个时候肯定会觉得是不是自己写错了,然后也往下翻了一大篇,还是找不到自己要的那个方法或者单词等.强打的话,咦!!!!居然可以用,并且不报错,这是怎么回事????  很多时候都恨不得把刚更新好的Xcode卸载掉!!(在这里以我自己的为例,我的就是更新之后的Xcode 7.3,也出现了不联想的情况) 不用担心,多半是废了,只需要跟着我简单的几步,就能找到从前的感觉:

一个注解解决问题 @JsonInclude(JsonInclude.Include.NON_EMPTY) @JsonInclude(JsonInclude.Include.NON_NULL)

12.1  优化目标 12.2  大边界的直观理解 12.3  数学背后的大边界分类(可选) 12.4  核函数 1 12.5  核函数 2 12.6  使用支持向量机 12.1  优化目标 到目前为止,你已经见过一系列不同的学习算法.在监督学习中,许多学习算法的性能都非常类似,因此,重要的不是你该选择使用学习算法 A 还是学习算法 B,而更重要的是, 应用这些算法时,所创建的大量数据在应用这些算法时,表现情况通常依赖于你的水平.比 如:你为学习算法所设计的特征量的选择,以及如何选择正则化参数,

支持向量机(Support Vector Machines) 优化目标(Optimization Objective) 到目前为止,你已经见过一系列不同的学习算法.在监督学习中,许多学习算法的性能都非常类似,因此,重要的不是你该选择使用算法 A 还是算法 B ,其实一个算法的表现通常依赖于你的水平.例如:你为算法所设计或选择的特征.正则化参数的选取.学习曲线.误差分析.算法评估,等等诸如此类的细节决定了一个算法的性能. 在机器学习领域中,还有一个更加强大的监督学习算法被广泛地应用于工业界和学术界

1. 优化目标 在监督学习中,许多学习算法的性能都非常类似,因此,重要的不是你该选择使用学习算法A还是学习算法B,而更重要的是,应用这些算法时,所创建的大量数据在应用这些算法时,表现情况通常依赖于你的水平.比如:你为学习算法所设计的 特征量的选择,以及如何选择正则化参数,诸如此类的事.还有一个更加强大的算法广泛的应用于工业界和学术界,它被称为支持向量机(Support Vector Machine).与逻辑回归和神经网络相比,支持向量机,或者简称SVM,在学习复杂的非线性方程时提供了一种更为清晰

Lecture 12 支持向量机 Support Vector Machines 12.1 优化目标 Optimization Objective 支持向量机(Support Vector Machine) 是一个更加强大的算法,广泛应用于工业界和学术界.与逻辑回归和神经网络相比, SVM在学习复杂的非线性方程时提供了一种更为清晰,更加强大的方式.我们通过回顾逻辑回归,一步步将其修改为SVM. 首先回顾一下逻辑回归: 其 cost function 公式如下(这里稍微有点变化,将负号移到了括号内

本文转载自 火光摇曳 原文链接:VC维的来龙去脉 目录: 说说历史 Hoeffding不等式 Connection to Learning 学习可行的两个核心条件 Effective Number of Hypotheses Growth Function Break Point与Shatter VC Bound VC dimension 深度学习与VC维 小结 参考文献 VC维在机器学习领域是一个很基础的概念,它给诸多机器学习方法的可学习性提供了坚实的理论基础,但有时候,特别是对我们工程师而言

VC维的来龙去脉——转载自“火光摇曳” 在研究VC维的过程中,发现一篇写的很不错的VC维的来龙去脉的文章,以此转载进行学习. 原文链接,有兴趣的可以参考原文进行研究学习 目录: 说说历史 Hoeffding不等式 Connection to Learning 学习可行的两个核心条件 Effective Number of Hypotheses Growth Function Break Point与Shatter VC Bound VC dimension 深度学习与VC维 小结 参考文献 VC

本文转自VC维的来龙去脉 本文为直接复制原文内容,建议阅读原文,原文排版更清晰,且原网站有很多有意思的文章. 阅读总结: 文章几乎为台大林老师网课“机器学习可行性”部分串联总结,是一个很好的总结. Hoeffding不等式 -> 学习可行的两个核心条件 -> 有效假设 -> 成长函数 -> VC维 以下为原文: 目录: 说说历史 Hoeffding不等式 Connection to Learning 学习可行的两个核心条件 Effective Number of Hypothese

<Deep Learning> Ian Goodfellow Yoshua Bengio Aaron Courvill 关于此书Part One重难点的个人阅读笔记. 2.7 Eigendecomposition we decompose a matrix into a set of eigenvectors and eigenvalues. 特征值与特征向量: 应用非常广泛: 图像处理中的PCA方法,选取特征值最高的k个特征向量来表示一个矩阵,从而达到降维分析+特征显示的方法, 还有图像压缩

十二.支持向量机(Support Vector Machines) 12.1 优化目标 12.2 大边界的直观理解 12.3 数学背后的大边界分类(选修) 12.4 核函数1 12.5 核函数2 12.6 使用支持向量机 第7周 十二.支持向量机(Support Vector Machines) 12.1 优化目标 参考视频: 12 - 1 - Optimization Objective (15 min).mkv 到目前为止,你已经见过一系列不同的学习算法.在监督学习中,许多学习算法的性能都非

原文链接:解读机器学习基础概念:VC维来去 作者:vincentyao 目录: 说说历史 Hoeffding不等式 Connection to Learning 学习可行的两个核心条件 Effective Number of Hypotheses Growth Function Break Point与Shatter VC Bound VC dimension 深度学习与VC维 小结 参考文献 VC维在机器学习领域是一个很基础的概念,它给诸多机器学习方法的可学习性提供了坚实的理论基础,但有时候,