有些事情必须这样做,不是幸福,但是,缓解疼痛,因为不.更痛苦--这是无奈. 夏中义 <文心独白> 1 简介 博客没有更新了一段时间,了阿里上市的成功之处:选择和坚持.事实上人生并没有绝对的对与错.也没有绝对的成功与失败.正如"有些人活着,他已经死了"云云,我总是拿对与错来让自己选择,事实上就是根本的错误.决定走一条路,就继续走下去,终点尽管不知道在哪里,那就尽情享受沿途的风景,以及珍惜与身边的陪伴着的人的分分钟钟. 扯得有点远,回归主题.之前讨论了软件质量之道的各个方面,可

[核心提示] Android 开发者关系团队每天都会试用无数的 App 或者受到无数的开发者发来的请求评测的 App,在评测如此之多的应用之后,他们总结出了10个最常见的错误. 作为一个长期使用 Android 的用户,我在使用 Android 应用的时候经常遇到各种各样的交互上的问题,并且早就想整理它们写一篇文章了.但是由于懒惰和拖延,这篇文章一直处于草稿的状态.正巧,这期 ADiA 中,Android 开发团队为我们着重强调了当下 Android 应用中很常见的,应该避免的错误. Andro

转载自:http://www.apkbus.com/android-5661-1.html 摘要: Android 开发者关系团队每天都会试用无数的 App 或者受到无数的开发者发来的请求评测的 App,在评测如此之多的应用之后,他们总结出了10个最常见的错误.作为一个长期使用 Android 的用户,我在使用 Android 应用的 ... [核心提示] Android 开发者关系团队每天都会试用无数的 App 或者受到无数的开发者发来的请求评测的 App,在评测如此之多的应用之后,他们总结出

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

逻辑回归 1.  总述 逻辑回归来源于回归分析,用来解决分类问题,即预测值变为较少数量的离散值. 2.  基本概念 回归分析(Regression Analysis):存在一堆观测资料,希望获得数据内在分布规律.单个样本表示成二维或多维向量,包含一个因变量Y和一个或多个自变量X.回归分析主要研究当自变量变化时,因变量如何变化,数学表示成Y=f(X),其中函数f称为回归函数(regression function).回归分析最终目的是找到最能代表已观测数据的回归函数. 分类:因变量Y为有限离散集,

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

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

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

原文:http://52opencourse.com/125/coursera%E5%85%AC%E5%BC%80%E8%AF%BE%E7%AC%94%E8%AE%B0-%E6%96%AF%E5%9D%A6%E7%A6%8F%E5%A4%A7%E5%AD%A6%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E7%AC%AC%E5%85%AD%E8%AF%BE-%E9%80%BB%E8%BE%91%E5%9B%9E%E5%BD%92-logistic-regression

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

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

嵌入式linux启动信息完全注释 from:http://www.embedlinux.cn/ShowPost.asp?ThreadID=377 摘要 我们在这里讨论的是对嵌入式linux系统的启动过程的输出信息的注释,通过我们的讨论,大家会对嵌入式linux启动过程中出现的.以前感觉熟悉的.但却又似是而非的东西有一个确切的了解,并且能了解到这些输出信息的来龙去脉. 嵌入式linux的启动信息是一个很值得我们去好好研究的东西,它能将一幅缩影图呈现在我们面前,来指导我们更加深入地理解linux内核

前言 如果你看过 2018 Node.js 的用户报告,你会发现 Node.js 的使用有了进一步的增长,同时也出现了一些新的趋势. Node.js 的开发者更多的开始使用容器并积极的拥抱 Serverless Node.js 越来越多的开始服务于企业开发 半数以上的 Node.js 应用都使用远端服务 前端开发者们开始越来越多的关心和参与到后端和全栈中去 可以看到越来越多的前端开发者们具备了全栈的能力,更多的核心应用开始基于 Node.js 开发,而其中,保障应用的稳定性是每一个开发者的"头等

视频分割在移动端的算法进展综述 语义分割任务要求给图像上的每一个像素赋予一个带有语义的标签,视频语义分割任务是要求给视频中的每一帧图像上的每一个像素赋予一个带有语义的标签. 视频分割是一项广泛使用的技术,电影电视特效.短视频直播等可以用该技术将场景中的前景从背景中分离出来,通过修改或替换背景,可以将任务设置在现实不存在不存在或不易实现的场景.强化信息的冲击力.传统方式可通过视频图像的手工逐帧抠图方式(摄影在带绿幕的专业摄影棚环境摄制,后期特效完成背景移除切换图 1),比如<复仇者联盟><

本文总结ML面试常见的问题集 转载来源:https://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/78121924 61.说说共轭梯度法? @wtq1993,http://blog.csdn.net/wtq1993/article/details/51607040    共轭梯度法是介于梯度下降法(最速下降法)与牛顿法之间的一个方法,它仅需利用一阶导数信息,但克服了梯度下降法收敛慢的缺点,又避免了牛顿法需要存储和计算Hessian矩阵并求逆的缺点,共轭梯度法不

航空航天尔雅 选择题1. 已经实现了<天方夜谭>中的飞毯设想.—— A——美国2. 地球到月球大约—— C 38 万公里3. 建立了航空史上第一条定期空中路线—— B——德国4. 对于孔明灯来说,最重要的是—— C——自重5. 世界公认的人类第一次重于空气的,有动力驱动的飞行器进行的载人飞行的空速是每小时—— B——46 公里6. 一战期间飞机使用的是双翼飞机—— B——双翼7. 航空业才逐渐兴起—— B——(一次世界大战后)8. 德国制造了第一架喷气式飞机—— D——德国9. 美国实现了人类

http://www.cnblogs.com/bangerlee/archive/2011/09/18/2178172.html 引言 我们提倡编写功能单一.结构清晰.接口简单的函数,因为过于复杂的函数会给我们带来很多问题:加深其他开发人员理解代码的难度:不方便测试人员对其编写测试用例:容易隐藏错误:出现问题难以定位……怎样的函数算是复杂的函数?哪些代码散发着“臭味”?除了依靠经验丰富的程序员的敏锐嗅觉,我们还可以通过工具,对我们的函数和代码进行度量. 不像一位严格苛刻的代码检视人员,代码度量工