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.简介:TF-IDF 的改进算法 https://blog.csdn.net/weixin_41090915/article/details/79053584 bm25 是一种用来评价搜索词和文档之间相关性的算法.通俗地说:主要就是计算一个query里面所有词q和文档的相关度,然后再把分数做累加操作. 我们有一个query和一批文档Ds,现在要计算query和每篇文档D之间的相关性分数,我们的做法是,先对query进行切分,得到单词qi,然后单词的分数由3部分组成: 单词qi和D之间的相关性

Svm(support Vector Mac)又称为支持向量机,是一种二分类的模型.当然如果进行修改之后也是可以用于多类别问题的分类.支持向量机可以分为线性核非线性两大类.其主要思想为找到空间中的一个更够将所有数据样本划开的超平面,并且使得本本集中所有数据到这个超平面的距离最短. 一.基于最大间隔分隔数据 1.1支持向量与超平面 在了解svm算法之前,我们首先需要了解一下线性分类器这个概念.比如给定一系列的数据样本,每个样本都有对应的一个标签.为了使得描述更加直观,我们采用二维平面进行解释,高维

一.安装composer: 1.官方安装方法见https://getcomposer.org/download/   2.本人安装方法: ①先配好yum源(不会配置的见博客如何制作自己的yum源),我的yum源如下 [yanglibin] name=yanglibin baseurl=http://dl.fedoraproject.org/pub/epel/7/x86_64/ gpgcheck=0 yum clean all && yum update 用yum repolist 查看已安

RSA 算法 若要生成密钥对,可以从创建名为 p 和 q 的两个大的质数开始. 这两个数相乘,结果称为 n. 因为 p 和 q 都是质数,所以 n 的全部因数为 1. p. q 和 n. 如果仅考虑小于 n 的数,则与 n 为互质数(即与 n 没有公因数)的数的个数等于 (p - 1)(q - 1). 现在,选择一个数 e,它与计算的值为互质数. 则公钥表示为 {e, n}. 若要创建私钥,则必须计算 d,它是满足 (d)(e) mod n = 1 的一个数. 根据 Euclidean 算法,私

http://erldoc.com/doc/otp-design-principles/index.html 原文: OTP Design Principles 翻译: ShiningRay 有任何问题请到 这里 留言. 目录 概述 监督树 行为 应用 发布 发布处理 Gen_Server行为 客户端-服务器端原理 例子 启动一个Gen_Server 同步调用——Call 异步请求——Cast 停止 处理其他消息 Gen_Fsm行为 有限状态机 例子 启动一个Gen_Fsm 事件通知 超时 所有

大纲 简介 支持向量机(support vector machines)是一个二分类的分类模型(或者叫做分类器).如图: 它分类的思想是,给定给一个包含正例和反例的样本集合,svm的目的是寻找一个超平面来对样本根据正例和反例进行分割. 各种资料对它评价甚高,说" 它在解决小样本.非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势,并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中" SVM之线性分类器 如果一个线性函数能够将样本完全正确的分开,就称这些数据是线性可分的,否则称为非线性可分的. 什么叫

实现文档聚类的总体思想: 将每个文档的关键词提取,形成一个关键词集合N: 将每个文档向量化,可以参看计算余弦相似度那一章: 给定K个聚类中心,使用Kmeans算法处理向量: 分析每个聚类中心的相关文档,可以得出最大的类或者最小的类等: 将已经分好词的文档提取关键词,统计词频: # 计算每个文档的关键词和词频 # 关键词统计和词频统计,以列表形式返回 def Count(resfile): t = {} infile = open(resfile, 'r', encoding='utf-8') i

摘  要  在搜索引擎的检索结果页面中,用户经常会得到内容相似的重复页面,它们中大多是由于网站之间转载造成的.为提高检索效率和用户满意度,提出一种基于特征向量的大规模中文近似网页检测算法DDW(Detect near-Duplicate WebPages ).试验证明,比起其他网页去重算法(I-Match),DDW具有很好的抵抗噪声的能力及近似线性的时间和空间复杂度,在大规模实验中获得良好测试结果. 关键词  网页去重算法   特征向量   近似网页   支持向量机 第一部分介绍现有去重算法:第

PHP操作Word文档的方法有很多,这里再为大家提供一种方法. 原理   一般,有2种方法可以导出doc文档,一种是使用com,并且作为php的一个扩展库安装到服务器上,然后创建一个com,调用它的方法.安装过office的服务器可以调用一个叫word.application的com,可以生成word文档,不过这种方式我不推荐,因为执行效率比较低(我测试了一下,在执行代码的时候,服务器会真的去打开一个word客户端).理想的com应该是没有界面的,在后台进行数据转换,这样效果会比较好,但是这些扩

2年前在学习图像算法的时候看到一个文档倾斜矫正的算法. 也就是说能将一些文档图像进行旋转矫正, 当然这个算法一般用于一些文档扫描软件做后处理 或者用于ocr 文字识别做前处理. 相关的关键词: 抗倾斜 反倾斜  Deskew 等等. 最简单算法实现思路,采用 霍夫变换(Hough Transform)进行直线检测, 当然也可以用霍夫变换检测圆. 在倾斜矫正算法中,自然就是检测直线. 通过对检测出来的直线进行角度判断, 一般取 认可度最高的几条直线进行计算, 最后求取均衡后的角度值. 进行图像角度

传统的 hash 算法只负责将原始内容尽量均匀随机地映射为一个签名值,原理上相当于伪随机数产生算法.产生的两个签名,如果相等,说明原始内容在一定概 率 下是相等的:如果不相等,除了说明原始内容不相等外,不再提供任何信息,因为即使原始内容只相差一个字节,所产生的签名也很可能差别极大.从这个意义 上来 说,要设计一个 hash 算法,对相似的内容产生的签名也相近,是更为艰难的任务,因为它的签名值除了提供原始内容是否相等的信息外,还能额外提供不相等的 原始内容的差异程度的信息. 而 Google 的

作者:wide288 , 日期:2013-7-31 以前开发中,用 MYSQL 数据库,有个小程序 生成数据库结构文档.很方便,做为开发组的文档很有用. 现在开发中用到了 SQL SERVER 2008 ,当然也要写一个同样的东西. 大体原理: 1,查sql server 2008 中数据库的所有表的名称和ID SELECT name, id From sysobjects WHERE xtype = 'u' ORDER BY name ASC 2,通过表名,查表的结构与注释 select sy

相似文档查找算法之 simHash 简介及其 java 实现 - leejun_2005的个人页面 - 开源中国社区 相似文档查找算法之 simHash 简介及其 java 实现

郑昀 基于杨海波的设计文档 创建于2015/8/13 最后更新于2015/8/25 关键词:异常流量.rate limiting.Nginx.Apriori.频繁项集.先验算法.Lua.ELK 本文档适用人员:技术人员 提纲: 所谓异常流量 如何识别异常流量 Apriori如何工作 如何让 Nginx 拦截可疑 IP 0x00,所谓异常流量 有害的异常流量大概分为以下几种: 僵尸网络中的节点对主站发起无目的的密集访问: 黑客.白帽子或某些安全公司为了做漏洞扫描,对主站各个 Web 工程发起字典式

AI是游戏的灵魂,是人物的智商,是让玩家觉得游戏是否幼稚的重要判断功能,下面我将介绍国外流行,国内不行的,ai算法. 主要介绍  Flocking  和 Reciprocal Velocity Obstacles.  序言:历史 大家都知道 寻路算法,这些年,自从  XX大神 网上 发布了 A*算法 之后,国内 大白小白 ,只要是个人 都开始 使用他, 一时间,A* 寻路 是 做游戏 的 标准,也是面试 最常问的 话题. A* 寻路  也是有发展历史的,最早是 Dijkstra算法, 后来 发明

分布式文档存储 ES分布式特性 屏蔽了分布式系统的复杂性 集群内的原理 垂直扩容和水平扩容 真正的扩容能力是来自于水平扩容–为集群添加更多的节点,并且将负载压力和稳定性分散到这些节点中 ES集群特点 一个集群拥有相同的cluster.name 配置的节点组成, 它们共同承担数据和负载的压力 主节点负责管理集群的变更例如增加.删除索引,或者增加.删除节点等. 而主节点并不需要涉及到文档级别的变更和搜索等操作 集群健康 1.GET /_cluster/health 返回值中的status 是我们关注

在老大的指引下,需要将系统的json文件格式转换成apidoc的json格式,也就是json格式的重组,但是这个apidoc的生成格式是不固定的,因为apidoc有自己一套的生成规则,我需要研究一下是怎么生成的. 一.官方基础栗子 二.理解apidoc生成静态文档的结构解读 三.深入理解一下apidoc生成原理以及规则 一.apidoc基础栗子 全局安装apidoc npm install apidoc -g 1.首先建立文件目录 2.需要你在input文件夹里面写上你的js部分 这个是栗子的j

  算法提高 新建Microsoft Word文档   时间限制:1.0s   内存限制:256.0MB      问题描述 L正在出题,新建了一个word文档,想不好取什么名字,身旁一人惊问:“你出的题目叫<新建Microsoft Word文档>吗?”,L大喜,一拍桌子,说:“好,就叫这个名字了.” 仔细观察,当你新建一个word文档时,会得到一个名为“新建 Microsoft Word 文档.doc”的文件,再新建一个,则名为“新建 Microsoft Word 文档(2).doc”,再新

学习排序算法(一):单文档方法 Pointwise 1. 基本思想 这样的方法主要是将搜索结果的文档变为特征向量,然后将排序问题转化成了机器学习中的常规的分类问题,并且是个多类分类问题. 2. 方法流程 Pointwise方法的主要流程例如以下: watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvcHVxdXRvZ2V0aGVy/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity

 Posted on 2018年3月5日 by  学院君 简介 当我们使用现实世界中的任何工具时,如果理解了该工具的工作原理,那么用起来就会得心应手,应用开发也是如此.当你理解了开发工具如何工作,用起来就会更加游刃有余. 这篇文档的目标就是从更高层面向你阐述 Laravel 框架的工作原理.通过对框架更全面的了解,一切都不再那么神秘,你将会更加自信地构建应用.如果你不能马上理解所有这些条款,不要失去信心!先试着掌握一些基本的东西,你的知识水平将会随着对文档的探索而不断提升. 生命周期概览 第一件