SVMtrain的参数c和g的优化 在svm训练过程中,需要对惩罚参数c和核函数的参数g进行优化,选取最好的参数 知道测试集标签的情况下 是让两个参数c和g在某一范围内取离散值,然后,取测试集分类准确率最佳的参数 不知道测试集标签的情况下 (1)利用交叉验证的方法:(k-fold cross validation) Start  bestAccuracy = 0  bestc = 0  bestg = 0  //n1 , n2 ,k都是事先给定的值  for c = 2^(-n1) : 2^(n

-s svm类型:SVM设置类型(默认0) 0 -- C-SVC 1 --v-SVC 2 – 一类SVM 3 -- e -SVR 4 -- v-SVR -t 核函数类型:核函数设置类型(默认2) 0 – 线性:u'v 1 – 多项式:(r*u'v + coef0)^degree 2 – RBF函数:exp(-r|u-v|^2) 3 –sigmoid:tanh(r*u'v + coef0) -d degree:核函数中的degree设置(针对多项式核函数)(默认3) -g r(gama):核函数中

将 Nytro WarpDrive 加速卡配置为文件系统 本节说明的操作使您可调整 Nytro WarpDrive 加速卡,增强使用 Oracle Linux with Unbreakable Enterprise Kernel (UEK) 操作系统的性能.这些配置步骤在 UEK 和 Oracle Linux 操作系统中均有效.以下步骤将 Nytro WarpDrive 卡为 MySQL 数据库的每个主服务器和从 服务器配置为一个文件系统.其他选项可用于加倍 Nytro WarpDrive 加速

open参数O_DIRECT的学习 使用 O_DIRECT 需要注意的地方 posix_memalign详细解释 free:这里好几个方法我都没测试成功,最后还是用posix_memalign 对齐的方法成功执行了,贴上代码 #include <stdio.h> #include <sys/types.h> #include <sys/stat.h> //O_DIRECT #define __USE_GNU 1 #include <fcntl.h> #inc

http://www.cnblogs.com/bonelee/p/8528863.html 积神经网络的参数优化方法——调整网络结构是关键!!!你只需不停增加层,直到测试误差不再减少. 积神经网络(CNN)的参数优化方法 from:http://blog.csdn.net/u010900574/article/details/51992156   著名: 本文是从 Michael Nielsen的电子书Neural Network and Deep Learning的深度学习那一章的卷积神经网络

struct PinCamParIn//用户输入的针孔相机参数结构体{    char CameraName[512];    float Offset[3];    float Angle[3];    float FocalLen;    float PixsSize;    int Resolution[2];} struct PinCamParOut//用于给南老师渲染图像的相机参数结构体{    char CameraName[512];    float Offset[3];    

通常部署完php环境后会进行一些安全设置,除了熟悉各种php漏洞外,还可以通过配置php.ini来加固PHP的运行环境,PHP官方也曾经多次修改php.ini的默认设置.下面对php.ini中一些安全相关参数的配置进行说明 register_globals 当register_globals = ON时,PHP不知道变量从何而来,也容易出现一些变量覆盖的问题.因此从最佳实践的角度,强烈建议设置 register_globals = OFF,这也是PHP新版本中的默认设置. open_basedi

Link: Neural Networks for Machine Learning - 多伦多大学 Link: Hinton的CSC321课程笔记 Ref: 神经网络训练中的Tricks之高效BP (反向传播算法) 关于梯度下降的东西,涉及的知识很多,有必要单独一章 Lecture 06 —— mini批量梯度训练及三个加速的方法 (详见链接) 一.mini-批量梯度下降概述 这部分将介绍使用随机梯度下降(SGD)学习来训练NN,着重介绍mini-批量版本,而这个也是现今用的最广泛的关于训练大

在C#中怎样禁用鼠标按键,我们可以通过ImessageFilter接口下的PreFilterMessage方法.Application类的AddMessageFilter方法,RemoveMessageFilter方法和Message结构的Msg属性来禁用鼠标左键.Message结构包装Windows发送的消息,可使用该结构包装消息,并将其分配给窗口过程以进行调度,还可以使用该结构获取系统向应用程序或控件发送的关于某个消息的信息. 使用PreFilterMessage方法在调度消息之前将其筛选出

转载:http://blog.chinaunix.net/uid-28236237-id-3865045.html u-boot第一阶段分析(一) u-boot 第一阶段分析(二) u-boot 第二阶段分析 U-boot第一阶段分析 u-boot是在单板刚启动的时候执行的一段程序.其作用是将内核从flash.硬盘等介质上拷贝到内存中,并传递给内核一些启动参数并跳转到内核去执行. 由于u-boot的代码非常的依赖于不 同的体系结构.对u-boot的分析也只能提炼出不同体系结构的共性,做相应的总结

以下CUDA sample是分别用C++和CUDA实现的两个非常大的向量相加操作,并对其中使用到的CUDA函数进行了解说,各个文件内容如下: common.hpp: #ifndef FBC_CUDA_TEST_COMMON_HPP_ #define FBC_CUDA_TEST_COMMON_HPP_ #include<random> template< typename T > static inline int check_Cuda(T result, const char *

监督学习: 线性回归,逻辑回归,神经网络,支持向量机. 非监督学习: K-means,PCA,异常检测 应用: 推荐系统,大规模机器学习 机器学习系统优化: 偏差/方差,正则化,下一步要进行的工作:评估学习算法(精确率,召回率),学习曲线,错误分析,上限分析 1. 监督学习 1.1 线性回归 假设函数 代价函数 梯度 正则化线性回归代价函数 正则化线性回归梯度 特征缩放 正规方程法 1.2 逻辑回归 假设函数 g为sigmod函数定义为 代价函数 梯度 正则化的逻辑回归代价函数 正则化的逻辑回归

cat php-fpm.conf|grep -v "^;"|grep -v "^$" [global] pid = run/php-fpm.pid   //pid 设置,默认在安装目录中的 var/run/php-fpm.pid,建议开启 error_log = log/php-fpm.log   //错误日志,默认在安装目录中的 var/log/php-fpm.log log_level = notice      //错误级别. 可用级别为: alert(必须立

Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks 摘要 最先进的目标检测网络依靠区域提出算法来假设目标的位置.SPPnet[1]和Fast R-CNN[2]等研究已经减少了这些检测网络的运行时间,使得区域提出计算成为一个瓶颈.在这项工作中,我们引入了一个区域提出网络(RPN),该网络与检测网络共享全图像的卷积特征,从而使近乎零成本的区域提出成为可能.RPN是一个全卷积网络,可以同时在每个位

原文 关于C#你应该知道的2000件事 下面列出了迄今为止你应该了解的关于C#博客的2000件事的所有帖子. 帖子总数= 1,219 大会 #11 -检查IL使用程序Ildasm.exe d #179 - 什么是大会? #180 - CLR按需加载程序集 #485 - 项目参考和附属组件 #486 - 忽略不必要的项目引用 #705 - 应用程序和类库 #706 - 应用程序域启用应用程序隔离 基本 #1 - Main()签名的样子 #2 - 最小的C#程序 #3 - 谁设计了C#? #4 -

深度剖析YOLO系列的原理 本文系作者原创,转载请注明出处:https://www.cnblogs.com/further-further-further/p/12072225.html 目录 1. YOLO的作用 2. YOLO(v1,v2,v3)的技术演化 1. YOLO的作用 yolo是当前目标检测最顶级的算法之一,v1版本是2016年提出来的,v2是2017年提出来的,v3是2018年提出的. 官网地址:https://pjreddie.com/darknet/yolo/ 说它最牛掰,有

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仅做记录,后面慢慢整理 训练函数: from skimage import io, transform # skimage模块下的io transform(图像的形变与缩放)模块 import glob # glob 文件通配符模块 import os # os 处理文件和目录的模块 import tensorflow as tf import numpy as np # 多维数据处理模块 import time # 数据集地址 path = 'E:/tensor_data/powerpoint

论文标题:Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks 标题翻译:基于区域提议(Region  Proposal)网络的实时目标检测 论文作者:Shaoqing Ren, Kaiming He, Ross Girshick, Jian Sun 论文地址:https://arxiv.org/abs/1506.01497 Faster RCNN 的GitHub地址:https://gith