1 支持向量机分类器是如何工作的 2 支持向量机原理的三层理解 3 sklearn中的支持向量机 ...
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2021-06-30 17:55:58
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计算交叉验证的指标 使用交叉验证最简单的方法是在估计器和数据集上调用 cross_val_score 辅助函数。 下面的示例展示了如何通过分割数据，拟合模型和计算连续 5 次的分数（每次不同分割）来估计 linear kernel 支持向量机在 iris 数据集上的精度: >>> from skle ...
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2021-06-20 17:46:16
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师兄博客原文地址 "https://blog.csdn.net/LogHouse/article/details/94299840" @ "TOC" 主要内容对应周志华西瓜书第六章。 一些问题 1、试计算样本空间中的任意样本点 到超平面($\bm{w}, b$)的距离。 : 设样本空间中的某样本点为 ...
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2021-06-11 17:30:58
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PCA+SVM实现ORL/Yale人脸识别 1. 基于子空间人脸识别算法的基本流程 读取人脸图片数据库的图像及标签，并进行灰度化处理；若已经是灰度处理过则不用进行灰度化处理； 将读入的图像先转化为二维矩阵，然后按照列进行合并堆叠，得到原始数据矩阵，如果数据中各个特征的值相差较大的话，可以对原始矩阵进 ...
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2021-01-08 11:30:54
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图源：unsplash任意的机器学习问题都可以应用多种算法，生成多种模型。例如，垃圾邮件检测分类问题可以使用多种模型来解决，包括朴素贝叶斯模型、逻辑回归模型和像BiLSTMs这样的深度学习技术。拥有丰富的选择是好的，但难点在于，如何决定在生产中实现哪个模型。虽然我们有许多性能指标来评估一个模型，但为每个问题实现每个算法是不明智的。这需要大量的时间和大量的工作，因此，知道如何为特定的任务选择正确的算
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2020-12-21 11:49:01
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系统简介 车牌识别这个系统，虽然传统，古老，却是包含了所有这四个特侦的一个大数据技术的缩影. 在车牌识别中，你需要处理的数据是图像中海量的像素单元；你处理的数据不再是传统的结构化数据，而是图像这种复杂的数据；如果不能在很短的时间内识别出车牌，那么系统就缺少意义；虽然一副图像中有很多的信息，但可能仅仅 ...
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2020-11-13 12:10:58
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编者按NLP模型开发平台是以快速打造智能业务为核心目标，无需机器学习专业知识，模型创建-数据上传-数据标注(智能标注、数据扩充)-模型训练-模型发布-模型校验全流程可视化便捷操作，短时间内即可获得高精度NLP模型，真正为业务赋能。在北京百分点信息科技有限公司的NLP模型开发平台发布后，舆情分析业务中上线了超过200个个性化定制实时预测模型，依靠强大的资源调度和计算平台，每天都会有数十个模型在进行迭
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2020-10-31 01:20:28
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支持向量机简述 算法思路：先研究在线性可分训练样本集上如何画出一条直线来分开，然后推广到非线性可分的问题上 如果存在一条直线可以分开圆圈和叉，那么在空间中一定存在着无数条直线可以分开圆圈和叉，那一条直线是最好的？ 上图中，相比之下，2号线对于误差的容忍程度更多一些 将分界线平行的向两侧移动，直到接触 ...
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2020-10-18 09:44:58
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SVM 在学长没说之前我其实也是鄙视支持向量机的，甚至都不咋用过，但是我看大家都会，那我也来手推一下好了，哈哈~ 参考白板手写支持向量机 经典的算法：我不配鄙视！ 先上一张大佬手推图 SVM说简单一就是最大间隔分类问题 找到一个最佳的分割平面~ 点到直线的距离公式： \(d=\frac{y\left ...
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2020-08-10 00:10:05
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《百面》上本章节的内容非常精华，仅涉及SVM、LR、DT三个算法的少数问题，这是远远不够。所以这篇随笔会经常更新，接下来会把遇到的有价值的面试题目都整理在本节（关于经典算法的）。 【SVM】 1.简单介绍SVM 支持向量机简称为SVM，是一种二类分类模型，它的模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分 ...
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2020-07-22 11:48:01
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