讲授线性分类器,分类间隔,线性可分的支持向量机原问题与对偶问题,线性不可分的支持向量机原问题与对偶问题,核映射与核函数,多分类问题,libsvm的使用,实际应用 大纲: 多分类问题libsvm简介实验环节实际应用SVM整体思路总结 多分类问题: SVM怎么解决多分类问题,整体上有两种思路,第一种思路是多个二分类器的组合来解决多分类问题,第二种思路是直接优化一个多类的损失函数,就是训练出的就只是一个模型可以解决多分类问题. 第一种思路有两种实现: ①1对剩余方案 假如有N个类,就训练n个分类器,每…

讲授线性分类器,分类间隔,线性可分的支持向量机原问题与对偶问题,线性不可分的支持向量机原问题与对偶问题,核映射与核函数,多分类问题,libsvm的使用,实际应用 大纲: 支持向量机简介线性分类器分类间隔线性可分问题线性可分的对偶问题线性不可分问题线性不可分的对偶问题核映射与核函数 支持向量机简介: SVM是所有机器学习算法里边,对数学要求比较高的一种算法,主要难在拉格朗日对偶和KKT条件. 由Vapnik等人1995年提出,在出现后的20多年里它是最有影响力的机器学习算法之一,直到2012年它才…

讲授线性分类器,分类间隔,线性可分的支持向量机原问题与对偶问题,线性不可分的支持向量机原问题与对偶问题,核映射与核函数,多分类问题,libsvm的使用,实际应用 大纲: SVM求解面临的问题 SMO算法简介 子问题的求解 子问题是凸优化的证明 收敛性保证 优化变量的选择 完整的算法 SVM求解面临的问题: SVM的对偶问题是求解一个二次函数的极值问题(二次规划问题): 前边一项是二次型,带有不等式约束和等式约束,C是惩罚因子. 写成矩阵形式: 二次规划问题可以用梯度下降法.牛顿法.坐标下降法等等…

讲授集成学习的概念,Bootstrap抽样,Bagging算法,随机森林的原理,训练算法,包外误差,计算变量的重要性,实际应用 大纲: 集成学习简介 Boostrap抽样 Bagging算法 随机森林的基本原理 训练算法 包外误差 计算变量的重要性 实验环节 实际应用 随机森林是一种集成学习的算法,构建在bootstrap采样基础之上的,bagging算法基于boostrap采样,与之对应的是boosting算法.随机森林是多颗决策树的集成,由于采用了bootstrip采样,在训练时有一部分样本…

之前讲过SVM,是通过最大化间隔导出的一套方法,现在从另外一个角度来定义SVM,来介绍整个线性SVM的家族. 大纲: 线性支持向量机简介L2正则化L1-loss SVC原问题L2正则化L2-loss SVC原问题L2正则化SVC对偶问题L1正则化L2-loss SVC原问题多类线性支持向量机实验环节libsvm和liblinear的比较实际应用 线性支持向量机简介: 不带核函数的预测函数是sgn(wTx+b)的形式,w是所有支持向量的组合,展开之后是sgn(Σ1~l aiyixiTxi+b)的形…

讲授聚类算法的基本概念,算法的分类,层次聚类,K均值算法,EM算法,DBSCAN算法,OPTICS算法,mean shift算法,谱聚类算法,实际应用. 大纲: 聚类问题简介聚类算法的分类层次聚类算法的基本思想簇之间距离的定义k均值算法的基本思想k均值算法的流程k均值算法的实现细节问题实验EM算法简介Jensen不等式EM算法的原理推导收敛性证明 聚类算法是无监督学习的典型代表,前边讲过的数据降维算法是无监督学习的另外一种典型代表. 聚类问题简介: 聚类算法的概念第四讲机器学习的基本概念里边已经…

讲授Boosting算法的原理,AdaBoost算法的基本概念,训练算法,与随机森林的比较,训练误差分析,广义加法模型,指数损失函数,训练算法的推导,弱分类器的选择,样本权重削减,实际应用. AdaBoost算法它最典型的应用是视觉的目标检测,比如说人脸检测.行人检测.车辆检测等等.在深度学习流行之前,用这些简单的特征加上AdaBoost分类器来做目标检测,始终是我们工业界的一个主流的方案,在学术界里边它发的论文也是最多的. 大纲: 实验环节应用简介VJ框架简介分类器级联Haar特征训练算法的原…

讲授Boosting算法的原理,AdaBoost算法的基本概念,训练算法,与随机森林的比较,训练误差分析,广义加法模型,指数损失函数,训练算法的推导,弱分类器的选择,样本权重削减,实际应用 AdaBoost算法将用三节课来讲,ANN.SVM.AdaBoost这三种算法都是用三节课来讲,因为这三种算法都非常重要,都有一些成功的应用.AdaBoost和SVM一样整个理论的根基是非常完善的,而且他们都是从1995年左右开始出现,在出现的十几年里边他们都得到了成功的应用. 随即森林它是一种称为Baggi…

讲授LDA基本思想,寻找最佳投影矩阵,PCA与LDA的比较,LDA的实际应用 前边讲的数据降维算法PCA.流行学习都是无监督学习,计算过程中没有利用样本的标签值.对于分类问题,我们要达到的目标是提取或计算出来的特征对不同的类有很好的区分度,由于没有用样本的标签值,会导致一个问题,不同的两类样本,如A和B类投影之后交杂在一起无法区分开来,所以这种投影结果对于分类是不利的.线性判别分析LDA是以分类为目的的降维投影技术,把向量X变换为Y,Y的维数更低 ,Y要对分类比较有利能把不同的类有效的区分开来.…

支持向量机(SVM)可以说是一个完全由数学理论和公式进行应用的一种机器学习算法,在小批量数据分类上准确度高.性能好,在二分类问题上有广泛的应用. 同样是二分类算法,支持向量机和逻辑回归有很多相似性,都是二分类问题的判决模型,主要的差异在于损失函数的不同,支持向量机相比于逻辑回归,更倾向于找到样本空间中最优的划分超平面. 首先说一下超平面的概念:超平面是一个数学概念,而不好以物理概念解释,因为画不出来:).n维空间的超平面表示 Wtx + b = 0.二维空间中,超平面是一条直线,三维空间中,超平…

主要内容: 一.损失函数 二.决策边界 三.Kernel 四.使用SVM (有关SVM数学解释:机器学习笔记(八)震惊!支持向量机(SVM)居然是这种机) 一.损失函数 二.决策边界 对于: 当C非常大时,括号括起来的部分就接近于0,所以就变成了: 非常有意思的是,在最小化 1/2*∑θj^2的时候,最小间距也达到最大.原因如下: 所以: 即:如果我们要最小化1/2*∑θj^2,就要使得||θ||尽量小,而当||θ||最小时,又因为,所以p(i)最大,即间距最大. 注意:C可以看成是正则项系数λ…

版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/devcloud/article/details/102663611 支持向量机(SVM)可以说是一个完全由数学理论和公式进行应用的一种机器学习算法,在小批量数据分类上准确度高.性能好,在二分类问题上有广泛的应用. 同样是二分类算法,支持向量机和逻辑回归有很多相似性,都是二分类问题的判决模型,主要的差异在于损失函数的不同,支持向量机相比于逻辑…

题目下载[传送门] 第1题 简述:支持向量机的实现 (1)线性的情况: 第1步:读取数据文件,可视化数据: % Load from ex6data1: % You will have X, y in your environment load('ex6data1.mat'); % Plot training data plotData(X, y); 第2步:设定不同的C,使用线性核函数训练SVM,并画出决策边界: C = 1; model = svmTrain(X, y, C, @linearK…

一.LDA算法 基本思想:LDA是一种监督学习的降维技术,也就是说它的数据集的每个样本是有类别输出的.这点和PCA不同.PCA是不考虑样本类别输出的无监督降维技术. 我们要将数据在低维度上进行投影,投影后希望每一种类别数据的投影点尽可能的接近,而不同类别的数据的类别中心之间的距离尽可能的大. 浅显来讲,LDA方法的考虑是,对于一个多类别的分类问题,想要把它们映射到一个低维空间,如一维空间从而达到降维的目的,我们希望映射之后的数据间,两个类别之间“离得越远”,且类别内的数据点之间“离得越近”,这样…

方案:安装ipvsadm软件包,关于ipvsadm的用法可以参考man ipvsadm资料. 常用ipvsadm命令语法格式如表-1及表-2所示. 1.ipvsadm命令用法(proxy) 1.1 创建LVS虚拟集群服务器(算法为加权轮询:wrr) ]# yum -y install ipvsadm ]# ipvsadm -A -t 192.168.4.5:80 -s wrr ]# ipvsadm -Ln(n以数字显示端口号)查兰LVS规则表 1.2 为集群添加若干real server ]#…

讲授玻尔兹曼分布.玻尔兹曼机的网络结构.实际应用.训练算法.深度玻尔兹曼机等.受限玻尔兹曼机(RBM)是一种概率型的神经网络.和其他神经网络的区别:神经网络的输出是确定的,而RBM的神经元的输出值是不确定的,以某种概率取到某一个值.以另一种概率取到另一个值,神经元的输出值.各个神经元的输入值服从某种概率分布,所有神经元的输出值服从玻尔兹曼分布. 大纲: 玻尔兹曼分布 网络结构 计算隐藏单元的值 用于特征提取 训练算法 深度玻尔兹曼机 本集总结 玻尔兹曼分布: 玻尔兹曼分布是统计物理中的一种概率分…

ng机器学习视频笔记(十六) --从图像处理谈机器学习项目流程 (转载请附上本文链接--linhxx) 一.概述 这里简单讨论图像处理的机器学习过程,主要讨论的是机器学习的项目流程.采用的业务示例是OCR(photo optical character recognition,照片光学字符识别),通过一张照片,识别出上面所有带字符的内容. 二.机器学习流水线 对于一个业务项目,通常机器学习是其中一部分的内容,对于整个项目而言,相当于一个流水线(pipeline). 对于OCR,主要流水线为:1-…

Alink漫谈(十六) :Word2Vec源码分析 之 建立霍夫曼树 目录 Alink漫谈(十六) :Word2Vec源码分析 之 建立霍夫曼树 0x00 摘要 0x01 背景概念 1.1 词向量基础 1.1.1 独热编码 1.1.2 分布式表示 1.2 CBOW & Skip-Gram 1.2.1 CBOW 1.2.2 Skip-gram 1.3 Word2vec 1.3.1 Word2vec基本思想 1.3.2 Hierarchical Softmax基本思路 1.3.3 Hierarchi…

<Web 前端开发精华文章推荐>2014年第5期(总第26期)和大家见面了.梦想天空博客关注 前端开发 技术,分享各类能够提升网站用户体验的优秀 jQuery 插件,展示前沿的 HTML5 和 CSS3 技术应用,推荐优秀的 网页设计 案例,共享精美的设计素材和优秀的 Web 开发工具,希望这些精心整理的前端技术文章能够帮助到您. HTML5 & CSS3 优秀的 HTML5 实战教程,提升你的综合开发能力 localForage——帮助你轻松实现 Web 离线存储 构建 iOS 风格…

原文地址:http://tech.it168.com/a2014/0929/1670/000001670840_all.shtml [IT168 评论]传统关系型数据库在诞生之时并未考虑到如今如火如荼的移动.社交以及大数据负载类型,同时也并不适合处理极端规模处理任务.不过大家不必担心,十六家专业企业已经为我们带来他们各自的次世代NoSQL与NewSQL选项. 为什么在处理全新数据类型以及极端业务规模实例时,企业正越来越多地选择备用方案来替代占据领导地位的关系型数据库管理系统(简称RDMS)? 带…

   VMware vSphere服务器虚拟化之十六 桌面虚拟化之VMware Horizon View  VMware Horizon View (原VMware View的升级版现在版本5.2)是全新桌面虚拟化产品,它以虚拟工作空间的方式提供具有弹性的桌面服务,为用户体验.管理和服务带来终极的控制力和灵活性.使用任何HTML5浏览器方便地访问远程Horizon View桌面是一项新功能,支持终端用户能够在任何设备上方便地访问他们的虚拟桌面和应用,无需提前安装烦人的客户端软件.支持硬件加速3D…

原文:经典算法题每日演练--第十六题 Kruskal算法 这篇我们看看第二种生成树的Kruskal算法,这个算法的魅力在于我们可以打一下算法和数据结构的组合拳,很有意思的. 一:思想 若存在M={0,1,2,3,4,5}这样6个节点,我们知道Prim算法构建生成树是从”顶点”这个角度来思考的,然后采用“贪心思想” 来一步步扩大化,最后形成整体最优解,而Kruskal算法有点意思,它是站在”边“这个角度在思考的,首先我有两个集合. 1. 顶点集合(vertexs): 比如M集合中的每个元素都可以认…

spring boot / cloud (十六) 分布式ID生成服务 在几乎所有的分布式系统或者采用了分库/分表设计的系统中,几乎都会需要生成数据的唯一标识ID的需求, 常规做法,是使用数据库中的自动增长列来做系统主键,但是这样的做法无法保证ID全局唯一. 那么一个分布式ID生成器应该满足那些需求呢 : 全局唯一性 趋势递增 能够融入分库基因 本文将基于snowflake的算法来进行以下的讨论,当然,分布式ID的生成方案有很多, 不过在本文并不会分散开来讨论/比对,因为网上相关的文章实在太多,如…

目录 前言&介绍 安装Pomelo 创建项目并启动 创建项目 项目结构说明 启动 测试连接 聊天服务器 新建gate和chat服务器 配置master.json 配置servers.json 配置adminServer.json 解决服务器分配问题 实现gate.gateHandler.queryEntry 实现chat服务器chatRemote.js 实现chat服务器chatHandler.js 实现connector中entryHandler.js 运行 编写web聊天客户端测试 写在之后…

之前我们已经介绍了SIFT算法,以及SURF算法,但是由于计算速度较慢的原因.人们提出了使用ORB来替代SIFT和SURF.与前两者相比,ORB有更快的速度.ORB在2011年才首次发布.在前面小节中,我们已经提到了ORB算法.ORB算法将基于FAST关键点的技术和基于BRIEF描述符的技术相结合,关于FAST和BRIEF相关内容可以参考博客第十四节.FAST角点检测(附源码)和第十六节.特征描述符BRIEF(附源码). 一 ORB算法原理 ORB算法将FAST特征点的检测方法和BRIEF特征描…

第四百一十六节,Tensorflow简介与安装 TensorFlow是什么 Tensorflow是一个Google开发的第二代机器学习系统,克服了第一代系统DistBelief仅能开发神经网络算法.难以配置.依赖Google内部硬件等局限性,应用更加广泛,并且提高了灵活性和可移植性,速度和扩展性也有了大幅提高.字面上理解,TensorFlow就是以张量(Tensor)在计算图(Graph)上流动(Flow)的方式的实现和执行机器学习算法的框架.具有以下特点: 灵活性.TensorFlow不是一个…

前言&介绍 Pomelo:一个快速.可扩展.Node.js分布式游戏服务器框架 从三四年前接触Node.js开始就接触到了Pomelo,从Pomelo最初的版本到现在,总的来说网易出品还算不错,但是发展不算快:用它做过一些项目和小游戏表现还不错. 用它的主要好处: 1. 入门简单,有比较丰富的文档和示例(虽然现在看版本也比较老了,但是入门没什么问题) 2.分布式多进程且扩展简单(单进程多线程,每个服务器都是一个Node进程,通过配置文件就可以管理集群) 3.可以不去关注底层和网络相关逻辑,聚焦业…

                                                第二十六节决策树系列之Cart回归树及其参数(5) 上一节我们讲了不同的决策树对应的计算纯度的计算方法,其实都是针对分类来说,本节的话我们讲解回归树的部分. 目录 1-Cart回归树的概念 1-代码详解 1-Cart回归树的概念 对于回归树来说,之前咱们讲的三个决策树(ID3,C4.5和Cart树)里只有CART树具有回归上的意义,其实它无非就是把分裂条件给变了变,把叶子节点的表达给变了变.剩下的全部…

PHP中把以两个下划线__开头的方法称为魔术方法(Magic methods),这些方法在PHP中充当了举足轻重的作用. 魔术方法包括: __construct(),类的构造函数 __destruct(),类的析构函数 __call(),在对象中调用一个不可访问方法时调用 __callStatic(),用静态方式中调用一个不可访问方法时调用 __get(),获得一个类的成员变量时调用 __set(),设置一个类的成员变量时调用 __isset(),当对不可访问属性调用isset()或empty(…

目录 SpringCloud系列教程 | 第十六篇:微服务利剑之APM平台(二)Pinpoint 1. Pinpoint概述 2. Pinpoint主要特性 3. Pinpoint优势 4. Pinpoint架构简介 5. Pinpoint数据结构简介 6. Pinpoint版本依赖 7. Spring Cloud与Pinpoint实战 8. 小结 SpringCloud系列教程 | 第十六篇:微服务利剑之APM平台(二)Pinpoint Springboot: 2.1.7.RELEASE Sp…