众所周知,LATEX 提供了 \textcircled 命令用以给字符加圈,但效果却不怎么好: 实际上,加圈并不是一个平凡的变换,它会涉及到圈内字符形状的微调,而这是几乎无法在 TEX 宏层面解决的.因此,要得到比较好的效果,最好能使用预先设计的字符形(glyph). 传统方案 pifont 宏包提供了一系列杂锦符号(dingbats),其中就有带圈数字.pifont 属于 psnfss 宏集,它封装了一系列 PostScript 字体,包含著名的 Helvetica.Times.Courier

我个人还是比较推崇传统的方法:先生成dvi,在生成pdf. 直接在winEdt中点击最下方的Windows Command Prompt, 否则从cmd进入命令行的话,还要进入tex文件夹,好麻烦. 1.tex--dvi 命令:latex XX.tex 其中,XX为编辑文件名 2.dvi--pdf 命令:dvipdfm XX.dvi 也在网上看到过有人反映过直接生成pdf会出现不美观什么的现象.目前在用的这种方法还是很实用. 在python调用latex或者dvipdfm即可生成pdf文件.一个

原文链接:http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/7624837 作者:July.pluskid :致谢:白石.JerryLead 出处:结构之法算法之道blog. 前言 动笔写这个支持向量机(support vector machine)是费了不少劲和困难的,原因很简单,一者这个东西本身就并不好懂,要深入学习和研究下去需花费不少时间和精力,二者这个东西也不好讲清楚,尽管网上已经有朋友写得不错了(见文末参考链接),但在描述数学公式的时候还是显得

转自:http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/7624837 目录(?)[-] 支持向量机通俗导论理解SVM的三层境界 前言 第一层了解SVM 1分类标准的起源Logistic回归 2线性分类的一个例子 3函数间隔Functional margin与几何间隔Geometrical margin 4最大间隔分类器Maximum Margin Classifier的定义 第二层深入SVM 1从线性可分到线性不可分 11从原始问题到对偶问题的求解 1

支持向量机通俗导论(理解SVM的三层境界) 原文:http://blog.csdn.net/v_JULY_v/article/details/7624837 作者:July .致谢:pluskid.白石.JerryLead.说明:本文最初写于2012年6月,而后不断反反复复修改&优化,修改次数达上百次,最后修改于2016年11月.声明:本文于2012年便早已附上所有参考链接,并注明是篇“学习笔记”,且写明具体参考了pluskid等人的文章.文末2013年的PDF是为证. 前言 动笔写这个支持向量

支持向量机通俗导论(理解SVM的三层境界) 作者:July :致谢:pluskid.白石.JerryLead. 出处:结构之法算法之道blog. 前言 动笔写这个支持向量机(support vector machine)是费了不少劲和困难的,原因很简单,一者这个东西本身就并不好懂,要深入学习和研究下去需花费不少时间和精力,二者这个东西也不好讲清楚,尽管网上已经有朋友写得不错了(见文末参考链接),但在描述数学公式的时候还是显得不够.得益于同学白石的数学证明,我还是想尝试写一下,希望本文在兼顾通俗易

作者:July .致谢:pluskid.白石.JerryLead.说明:本文最初写于2012年6月,而后不断反反复复修改&优化,修改次数达上百次,最后修改于2016年11月.声明:本文于2012年便早已附上所有参考链接,并注明是篇“学习笔记”,且写明具体参考了pluskid等人的文章.文末2013年的PDF是为证. 前言 动笔写这个支持向量机(support vector machine)是费了不少劲和困难的,原因很简单,一者这个东西本身就并不好懂,要深入学习和研究下去需花费不少时间和精力,二者

这次阅读的是第四章,流程分析利器之 – 活动图.对需求有两种分析的方式:结构建模与行为建模.活动图是行为建模中经常使用的一种图.由流程图发展而来. 活动图中有一些名词:开始状态.结束状态.活动.判断.监护.合并.泳道/分区.分叉.汇合.对象.对象流.控制流.连接件.动作等.开始状态与结束状态表示一个活动的开始和结束,开始状态用实心圆圈表示,结束状态用空心圆圈加上圆心点组合表示.活动和动作都是用圆角矩形表示,并且活动和动作都表示流程中的一个步骤,但是,活动表示的步骤可大可小,而动作表示的步骤不可分

前面我们介绍了线性情况下的支持向量机,它通过寻找一个线性的超平面来达到对数据进行分类的目的.不过,由于是线性方法,所以对非线性的数据就没有办法处理了.例如图中的两类数据,分别分布为两个圆圈的形状,不论是任何高级的分类器,只要它是线性的,就没法处理,SVM 也不行.因为这样的数据本身就是线性不可分的. 对于这个数据集,我可以悄悄透露一下:我生成它的时候就是用两个半径不同的圆圈加上了少量的噪音得到的,所以,一个理想的分界应该是一个“圆圈”而不是一条线(超平面).如果用 X1 和 X2 来表示这个二维

第一步.初步了解SVM 1.0.什么是支持向量机SVM 要明白什么是SVM,便得从分类说起. 分类作为数据挖掘领域中一项非常重要的任务,它的目的是学会一个分类函数或分类模型(或者叫做分类器),而支持向量机本身便是一种监督式学习的方法,它广泛的应用于统计分类以及回归分析中. 支持向量机(SVM)是90年代中期发展起来的基于统计学习理论的一种机器学习方法,通过寻求结构化风险最小来提高学习机泛化能力,实现经验风险和置信范围的最小化,从而达到在统计样本量较少的情况下,亦能获得良好统计规律的目的. 通俗来

转自:http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/7624837 支持向量机通俗导论(理解SVM的三层境界) 前言 动笔写这个支持向量机(support vector machine)是费了不少劲和困难的,原因很简单,一者这个东西本身就并不好懂,要深入学习和研究下去需花费不少时间和精力,二者这个东西也不好讲清楚,尽管网上已经有朋友写得不错了(见文末参考链接),但在描述数学公式的时候还是显得不够.得益于同学白石的数学证明,我还是想尝试写一下,希望本文

支持向量机: Kernel  by pluskid, on 2010-09-11, in Machine Learning     70 comments 本文是"支持向量机系列"的第三篇,参见本系列的其他文章. 前面我们介绍了线性情况下的支持向量机,它通过寻找一个线性的超平面来达到对数据进行分类的目的.不过,由于是线性方法,所以对非线性的数据就没有办法处理了.例如图中的两类数据,分别分布为两个圆圈的形状,不论是任何高级的分类器,只要它是线性的,就没法处理,SVM 也不行.因为这样的数

很不错的一篇介绍SVM的文章,证明通俗易懂! 转自:https://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/7624837 前言 动笔写这个支持向量机(support vector machine)是费了不少劲和困难的,原因很简单,一者这个东西本身就并不好懂,要深入学习和研究下去需花费不少时间和精力,二者这个东西也不好讲清楚,尽管网上已经有朋友写得不错了(见文末参考链接),但在描述数学公式的时候还是显得不够.得益于同学白石的数学证明,我还是想尝试写一下,希望

https://blog.csdn.net/leonis_v/article/details/50688766 特征空间的隐式映射:核函数    咱们首先给出核函数的来头:在上文中,我们已经了解到了SVM处理线性可分的情况,而对于非线性的情况,SVM 的处理方法是选择一个核函数 κ(⋅,⋅) ,通过将数据映射到高维空间,来解决在原始空间中线性不可分的问题. 此外,因为训练样例一般是不会独立出现的,它们总是以成对样例的内积形式出现,而用对偶形式表示学习器的优势在为在该表示中可调参数的个数不依赖输入

1.了解SVM 支持向量机,因其英文名为support vector machine,故一般简称SVM,通俗来讲,它是一种二类分类模型,其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器,其学习策略便是间隔最大化,最终可转化为一个凸二次规划问题的求解. 1.1.分类标准的起源:Logistic回归 理解SVM,咱们必须先弄清楚一个概念:线性分类器. 给定一些数据点,它们分别属于两个不同的类,现在要找到一个线性分类器把这些数据分成两类.如果用x表示数据点,用y表示类别(y可以取1或者-1,分别代表两

支持向量机通俗导论(理解SVM的三层境界) 前言 动笔写这个支持向量机(support vector machine)是费了不少劲和困难的,原因很简单,一者这个东西本身就并不好懂,要深入学习和研究下去需花费不少时间和精力,二者这个东西也不好讲清楚,尽管网上已经有朋友写得不错了(见文末参考链接),但在描述数学公式的时候还是显得不够.得益于同学白石的数学证明,我还是想尝试写一下,希望本文在兼顾通俗易懂的基础上,真真正正能足以成为一篇完整概括和介绍支持向量机的导论性的文章. 本文在写的过程中,参考了不

支持向量机: Kernel by pluskid, on 2010-09-11, in Machine Learning     68 comments 本文是"支持向量机系列"的第三篇,參见本系列的其它文章. 前面我们介绍了线性情况下的支持向量机,它通过寻找一个线性的超平面来达到对数据进行分类的目的.只是,由于是线性方法,所以对非线性的数据就没有办法处理了. 比如图中的两类数据,分别分布为两个圆圈的形状,不论是不论什么高级的分类器.仅仅要它是线性的,就没法处理.SVM 也不行. 由于

参考: Footnotes for tables in LaTeX Footnote in tabular environment Footnotes for tables in latex - 为latex的table加上footnotes 这是一个Latex中经典的排版问题.使用threeparttable为latex的table加上footnotes,例如: \begin{table}[h] \caption{Example of test session results} \label{

函数.符号及特殊字符 声调 语法 效果 语法 效果 语法 效果 \bar{x} \acute{\eta} \check{\alpha} \grave{\eta} \breve{a} \ddot{y} \dot{x} \hat{\alpha} \tilde{\iota} 函数 语法 效果 语法 效果 语法 效果 \sin\theta \cos\theta \tan\theta \arcsin\frac{L}{r} \arccos\frac{T}{r} \arctan\frac{L}{T} \sin

因为想在过年之前把论文写出来(虽然现在看来似乎痴人说梦),用word写PDE的公式简直是自己找虐,就想说自己研究一下LaTex,用起来发现这东西写格式性的文档真心甩word几个陈景润啊,出来的公式不仅可以自动排版,还可以非常方便的设置Label,甚至连平时最费力的参考文献也变得so easy了,不过这东西不是所见即所得,所以没有编程基础和树结构概念的人可能用起来就比较吃力,但是一旦会用就完全不想打开word了.... 数学公式是Latex的大强项,所以主要记录了如下的一些数学公式的关键字,以备不