一.支持向量机 (SVM)算法的原理 支持向量机(Support Vector Machine,常简称为SVM)是一种监督式学习的方法,可广泛地应用于统计分类以及回归分析.它是将向量映射到一个更高维的空间里,在这个空间里建立有一个最大间隔超平面.在分开数据的超平面的两边建有两个互相平行的超平面,分隔超平面使两个平行超平面的距离最大化.假定平行超平面间的距离或差距越大,分类器的总误差越小. 对于线性可分的支持向量机求解问题实际上可转化为一个带约束条件的最优化求解问题: 推理过程:      结果:

SVM有很多实现,现在只关注其中最流行的一种实现,即序列最小优化(Sequential Minimal Optimization,SMO)算法,然后介绍如何使用一种核函数(kernel)的方式将SVM扩展到更多的数据集上. 1.基于最大间隔分隔数据 几个概念: 1.线性可分(linearly separable):对于图6-1中的圆形点和方形点,如果很容易就可以在图中画出一条直线将两组数据点分开,就称这组数据为线性可分数据 2.分隔超平面(separating hyperplane):将数据集分

​  前言  本文介绍了NMS的应用场合.基本原理.多类别NMS方法和实践代码.NMS的缺陷和改进思路.介绍了改进NMS的几种常用方法.提供了其它不常用的方法的链接. 本文很早以前发过,有个读者评论说没有介绍多类别NMS让他不满意,因此特来补充.顺便补充了NMS的缺点和改进思路. 欢迎关注公众号CV技术指南,专注于计算机视觉的技术总结.最新技术跟踪.经典论文解读.CV招聘信息. Non-Maximum Suppression(NMS)非极大值抑制.从字面意思理解,抑制那些非极大值的元素,保留极大

垃圾收集算法 引用计数 堆中的每个对象都有一个引用计数,当对象被引用时引用计数加1,当对象的引用被重新赋值或超出有效区域时引用计数减1,当一个对象被回收后,它所引用的对象的引用计算减1.当一个对象的引用计数变为0时就被回收. 引用计数的优点: 垃圾收集器可以很快地执行,当一个对象的引用数为0时就可以回收这个对象,垃圾收集交织在程序的正常执行过程中,不用长时间中断程序的正常执行. 引用计数的缺点: 每次引用计数的增加和减少会带来额外的开销 无法检测出循环引用 根搜索算法 垃圾检测通过建立一个根对象

GC算法 垃圾收集器 概述 垃圾收集 Garbage Collection 通常被称为“GC”,它诞生于1960年 MIT 的 Lisp 语言,经过半个多世纪,目前已经十分成熟了. jvm 中,程序计数器.虚拟机栈.本地方法栈都是随线程而生随线程而灭,栈帧随着方法的进入和退出做入栈和出栈操作,实现了自动的内存清理,因此,我们的内存垃圾回收主要集中于 java 堆和方法区中,在程序运行期间,这部分内存的分配和使用都是动态的. 对象存活判断 判断对象是否存活一般有两种方式: 引用计数:每个对象有一个

Android Weekly Issue #224 September 25th, 2016 Android Weekly Issue #224 本期内容包括: Google Play的pre-launch报告; Wear的Complications API; Android Handler解析; RxAndroid; 测量性能的库: Pury; 方法数限制; APK内容分析; Redux for Android; 一种view造成的泄露; 注解处理; 更好的Adapter; Intro屏等等.

声明:以下内容根据潘的博客和crackcell's dustbin进行整理,尊重原著,向两位作者致谢! 1 现有的排序模型 排序(Ranking)一直是信息检索的核心研究问题,有大量的成熟的方法,主要可以分为以下两类:相关度排序模型和重要性排序模型. 1.1 相关度排序模型(Relevance Ranking Model) 相关度排序模型根据查询和文档之间的相似度来对文档进行排序.常用的模型包括:布尔模型(Boolean Model),向量空间模型(Vector Space Model),隐语义

因为朋友的推荐,半年前开始接触Kindle,一直在使用Kindle读书.Kindle是亚马逊旗下的电子阅读app,可以在手机或平板电脑上下载使用.Kindle需要使用用户个人的亚马逊账号登陆,在亚马逊上购买的电子书,可以直接推送到用户的设备上.对于Kindle我的分析如下: 优点:1.Kindle界面美观易用,用户购买或导入的所有电子图书都会以原书封面显示在‘图书馆’里,使用户对于所持图书一目了然. 2.在决定购买图书前,用户可以免费试读样章,试读样章有助于用户对于图书的进一步了解,再决定是否值

转自:http://www.cnblogs.com/kemaswill/archive/2013/06/01/3109497.html,感谢分享! 本文将对L2R做一个比较深入的介绍,主要参考了刘铁岩.李航等人的几篇相关文献[1,2,3],我们将围绕以下几点来介绍L2R:现有的排序模型,为什么需要使用机器学习的方法来进行排序,L2R特征的选取,L2R训练数据的获取,L2R训练和测试,L2R算法分类和简介,L2R效果评价等. 1.现有的排序模型 排序(Ranking)一直是信息检索的核心研究问题,

SCSI  小型计算机系统接口(SCSI,Small Computer System Interface)是一种用于计算机及其周边设备之间(硬盘.软驱.光驱.打印机.扫描仪等)系统级接口的独立处理器标准.SCSI标准定义命令.通信协议以及实体的电气特性(换成OSI的说法,就是占据物理层.链接层.套接层.应用层),最大部分的应用是在存储设备上(例如硬盘.磁带机):但,其实SCSI可以连接的设备包括有扫描仪.光学设备(像CD.DVD).打印机--等等,SCSI命令中有条列出支持的设备SCSI周边设备

http://www.cnblogs.com/chinacloud/archive/2010/12/03/1895369.html [一]HDFS简介HDFS的基本概念1.1.数据块(block)HDFS(Hadoop Distributed File System)默认的最基本的存储单位是64M的数据块.和普通文件系统相同的是,HDFS中的文件是被分成64M一块的数据块存储的.不同于普通文件系统的是,HDFS中,如果一个文件小于一个数据块的大小,并不占用整个数据块存储空间.----------

一.概述 垃圾收集 Garbage Collection 通常被称为“GC”,它诞生于1960年 MIT 的 Lisp 语言,经过半个多世纪,目前已经十分成熟了. jvm 中,程序计数器.虚拟机栈.本地方法栈都是随线程而生随线程而灭,栈帧随着方法的进入和退出做入栈和出栈操作,实现了自动的内存清理,因此,我们的内存垃圾回收主要集中于 java 堆和方法区中,在程序运行期间,这部分内存的分配和使用都是动态的. 二.对象存活判断 判断对象是否存活一般有两种方式: 引用计数:每个对象有一个引用计数属性,

GC算法 垃圾收集器 参考:http://www.cnblogs.com/ityouknow/p/5614961.html 概述 垃圾收集 Garbage Collection 通常被称为“GC”,它诞生于1960年 MIT 的 Lisp 语言,经过半个多世纪,目前已经十分成熟了. jvm 中,程序计数器.虚拟机栈.本地方法栈都是随线程而生随线程而灭,栈帧随着方法的进入和退出做入栈和出栈操作,实现了自动的内存清理,因此,我们的内存垃圾回收主要集中于 java 堆和方法区中,在程序运行期间,这部分

标记-清除算法标记-清除(Mark-Sweep)算法是最基础的算法,就如它的名字一样,算法分为“标记”和“清除”两个阶段:首先标记出所有需要回收的对象,在标记完成后统一回收掉所有被标记的对象.之所以说它是最基础的收集算法,是因为后续的收集算法都是基于这种思路并对其缺点进行改进而得到的.它主要有两个缺点:一个是效率问题,标记和清除过程的效率都不高:另外一个是空间问题,标记清除后会产生大量不连续的内存碎片,空间碎片太多可能会导致,当程序在以后的运行过程中需要分配较大对象时无法找到足够连续的内存空间而

概述 说起垃圾收集(Garbage Collection,GC),大部分人都把这项技术当做Java语言的伴生产物.事实上,GC的历史远远比Java久远,1960年诞生于MIT的Lisp是第一门真正使用内存动态分配和垃圾收集技术的语言.当Lisp还在胚胎时期时,人们就在思考: GC需要完成的三件事情:  哪些内存需要回收? 什么时候回收? 如何回收? 经过半个世纪的发展,内存的动态分配与内存回收技术已经相当成熟,一切看起来都进入了“自动化”时代,那为什么我们还要去了解GC和内存分配呢?答案很简单:

注:本文根据<深入理解Java虚拟机>第3章部分内容整理而成. 对象死亡历程 1.基本的mark&sweep是必须的,后续的都是对他的改进, 2.young代理的survivor就是使用了复制算法,避免碎片 3.还有标记整理算法(压缩),就是将存活的对象移动到一块,空出连续的空间: 4.当然还有分代算法 "引用的定义" JDK1.2之前,引用很纯粹,也很狭隘,对描述一些"食之无味,弃之可惜"的对象就显得无能为力.我们希望能描述这样一类对象:当内存

摘要: 所谓K最近邻,就是k个最近的邻居的意思,说的是每个样本都可以用她最接近的k个邻居来代表.kNN算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的k个最相似的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别,并具有这个类别上样本的特性. 邻近算法,或者说K最近邻(kNN,k-NearestNeighbor)分类算法可以说是整个数据挖掘分类技术中最简单的方法了.所谓K最近邻,就是k个最近的邻居的意思,说的是每个样本都可以用她最接近的k个邻居来代表. kNN算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中

如题,本文的宗旨既是透过对象的生命周期,来梳理JVM内存结构及GC相关知识,并辅以AOP及双亲委派机制原理,学习不仅仅是海绵式的吸收学习,还需要自己去分析why,加深对技术的理解和认知,祝大家早日走上自己的"成金之路". Java对象的创建 本部分,从攻城狮编写.java文件入手,详解了编译.载入.AOP原理. 读过<程序员的自我修养>的朋友,对程序的编译及执行会有一个很清晰的认识:编译其实就是将人类能理解的代码文件转译为机器/CPU能执行的文件(包括数据段.代码段),而执

本文首发于微信公众号“Python数据之道” 前言 本文主要摘录自 pycon 2017大会的一个演讲,同时结合自己的一些理解. pycon 2017的相关演讲主题是“The Python Visualization Landscape”. 先来一张全景图镇楼~~ 看完这张图是不是有点懵? 别着急,我们一起来看看后面的阐述. python可视化库可以大致分为几类: 基于matplotlib的可视化库 基于JS的可视化库 基于上述两者或其他组合功能的库 基于matplotlib的可视化库 matp

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