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机器学习读书笔记（七）支持向量机之线性SVM

一.SVM SVM的英文全称是Support Vector Machines,我们叫它支持向量机.支持向量机是我们用于分类的一种算法. 1 示例: 先用一个例子,来了解一下SVM 桌子上放了两种颜色的球,用一根棍分开它们,要求:尽量在放更多球之后,仍然适用. 我们可以这样放: 又在桌上放了更多的球,似乎有一个球站错了阵营.显然,我们需要对棍做出调整. SVM就是试图把棍放在最佳位置,好让在棍的两边有尽可能大的间隙.这个间隙就是球到棍的距离. 现在好了,即使放了更多的球,棍仍然是一个好的分界线.…

视觉机器学习读书笔记--------SVM方法

SVM是一种二类分类模型,有监督的统计学习方法,能够最小化经验误差和最大化几何边缘,被称为最大间隔分类器,可用于分类和回归分析.支持向量机的学习策略就是间隔最大化,可形式化为一个求解凸二次规划的问题,也等价于正则化的合页损失函数的最小化问题.支持向量机的学习算法是求解凸二次规划的最优化算法. 一.基本原理 SVM是一个机器学习的过程,在高维空间中寻找一个分类超平面,将不同类别的数据样本点分开,使不同类别的点之间的间隔最大,该分类超平面即为最大间隔超平面,对应的分类器称为最大间隔分类器,对于二分类…

MDX Step by Step 读书笔记(七) - Performing Aggregation 聚合函数之 Max, Min, Count , DistinctCount 以及其它 TopCount, Generate

MDX 中最大值和最小值 MDX 中最大值和最小值函数的语法和之前看到的 Sum 以及 Aggregate 等聚合函数基本上是一样的: Max( {Set} [, Expression]) Min( {Set} [, Expression]) 直接看例子,先查询出所有 Sub Category 下的 Reseller Sales Amount. 然后使用 MAX 函数查询出 Sub Category 下最大的 Reseller Sales Amount.在这里查询的范围即 SET 集合是 Sub…

斯坦福机器学习视频笔记 Week7 支持向量机 Support Vector Machines

SVM被许多人认为是最强大的“黑箱”学习算法,并通过提出一个巧妙选择的优化目标,今天最广泛使用的学习算法之一. Optimization Objective 根据Logistic Regression,有如下表述: 为了达到尽量好的分类效果,我们需要theta‘*x >> 0 or theta‘*x << 0,根据上面的函数图象,这时候的h(x)->1 or h(x)->0,可以看出这时我们的分类效果是最具说服力的. 根据逻辑回归的Cost Function我们可以得到…

机器学习读书笔记（一）k-近邻算法

一.机器学习是什么 机器学习的英文名称叫Machine Learning,简称ML,该领域主要研究的是如何使计算机能够模拟人类的学习行为从而获得新的知识和技能,并且重新组织已学习到的知识和和技能,使之在应用中能够不断完善自身的缺陷与不足. 简单来说,机器学习就是让计算机从大量的数据中学习到相关的规律和逻辑,然后利用学习来的规律来预测以后的未知事物. 二.开发机器学习应用程序的步骤 1)收集数据 2)准备输入数据 3)分析输入数据 4)训练算法 5)测试算法 6)使用算法 三.python 1.优…

CSS高效开发实战:CSS 3、LESS、SASS、Bootstrap、Foundation --读书笔记（3）线性渐变

线性渐变可以设置3个参数值:方向.起始颜色.结束颜色.最简单的模式只需要定义起始颜色和结束颜色,起点.终点和方向默认自元素的顶部到底部.下面举例说明: .test{ background:linear-gradient(red, blue); } 上述代码的效果如图5.9所示. 图5.9  最简单的线性渐变效果 如果要在一些旧版本的浏览器(除IE)下可以正常显示如图5.9的效果,则需要添加兼容代码: .test { background:-webkit-linear-gradient(red,…

视觉机器学习读书笔记--------BP学习

反向传播算法(Back-Propagtion Algorithm)即BP学习属于监督式学习算法,是非常重要的一种人工神经网络学习方法,常被用来训练前馈型多层感知器神经网络. 一.BP学习原理 1.前馈型神经网络 是指网络在处理信息时,信息只能由输入层进入网络,随后逐层向前进行传递,一直到输出层,网络中不存在环路:前馈神经网络是神经网络中的典型分层结构,根据前馈网络中神经元转移函数.网络层数.各层基本单元数目以及权重调整方式的不同,可以形成不同功能特点的神经网络.前馈型神经网络由输入层.中间层(隐…

【锋利的Jquery】读书笔记七

第七章  jquery插件 管理cookie的插件--cookie jquery插件太多没什么好讲的,百度太多 说以下 cookie插件 <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="UTF-8"> <title></title> <script src="js/jquery-1.71.0.js" type="text/javascri…

MDX Step by Step 读书笔记(七) - Performing Aggregation 聚合函数之 Sum, Aggregate, Avg

开篇介绍 SSAS 分析服务中记录了大量的聚合值,这些聚合值在 Cube 中实际上指的就是度量值.一个给定的度量值可能聚合了来自事实表中上千上万甚至百万条数据,因此在设计阶段我们所能看到的度量实际上就已经应用了某些聚合函数来决定这个值怎样被聚合. 当然有可能已有的度量值远远还不够,还需要在查询的时候继续从不同的角度去聚合一些数据以满足实际需求,因此就会使用到各种不同的 MDX 聚合函数. Sum 聚合 Sum 聚合的应用非常普通和常见,在 MDX 中其语法为: Sum ({SET} [, Exp…

Android驱动开发读书笔记七

第七章 (一)创建设备文件 1.使用cdev_init函数初始化cdec 描述设备文件需要一个cdev结构体,代码如下: struct cdev{ struct kobject kobj; struct module *owener; const struct file_operations *ops; struct list_head list; dev_t dev; unsigned int count; } 大多数的成员变量不需要我们自己初始化,调用cdev-init函数即可. 2.指定设…