[TOC]更新、更全的《机器学习》的更新网站，更有python、go、数据结构与算法、爬虫、人工智能教学等着你：https://www.cnblogs.com/nickchen121/# 梯度提升树梯度提升树(gradien boosting decision tree，GBDT)在工业上用途广泛，... ...
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2019-10-16 17:53:57
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[TOC]更新、更全的《机器学习》的更新网站，更有python、go、数据结构与算法、爬虫、人工智能教学等着你：https://www.cnblogs.com/nickchen121/# 支持向量机总结支持向量机中有线性可分支持向量机、线性支持向量机、非线性支持向量机、线性支持回归等算法，算是前期比... ...
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2019-10-16 17:46:32
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[TOC]更新、更全的《机器学习》的更新网站，更有python、go、数据结构与算法、爬虫、人工智能教学等着你：https://www.cnblogs.com/nickchen121/# 主成分分析(PCA)# 一、维数灾难和降维在KNN算法中曾讲到，对于高维数据，会出现数据样本稀疏、距离计算困难等... ...
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2019-10-16 17:45:11
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import graphviz import mglearn from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D from sklearn.datasets import load_breast_cancer, make_blobs from sklearn.ensemb ...
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2019-10-16 13:18:35
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KVM （64bits）
CPU ：HVM
Grep -o -E ‘svm|vmx’ /proc/cpuinfo
Modprobe
Kvm_intel ,kvm_amd
Modprobe kvm
安装配置KVM
Qemu-kvm
![](https://s1.51cto.com/images/blog/201910/14/93e6c88c506f974e62e328e94d8b7...
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2019-10-14 22:25:31
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本文总结支撑向量机的基础知识，加入一点个人的直观理解。个人比较不太喜欢照搬书里的东西，而是喜欢自己推导然后时不时闭上研究回忆，想方设法用自己的方式简单理解。 1. 分类支撑向量机 1.1 可分SVM与间隔最大化： 对于二分类SVM，一种直观的理解就是要寻找一条有宽度的带子来分开两类数据，而不是一条线 ...
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2019-10-12 01:24:33
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统计学习 前言：机器学习比较重要的几部分：线性模型、统计学习、深度学习，线性部分包括SVM、压缩感知、稀疏编码，都是控制整个模型的稀疏性去做线性函数，偏 Discriminative 判别模型；统计学习主要通过统计方法对数据建模找到极大似然，偏 Generative 生成方法；深度学习就是 neur ...
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2019-10-11 21:56:34
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我们常常遇到一些这样的名词，比如说SVM（支持向量机），贝叶斯，k临近法。这些都是分类器，去查找这些名词时，你会找到一大推的数学公式，这瞬间劝退我这种数学不是太好的人，下面简单谈一下我的理解； 书上定义：在机器学习中，分类器作用是在标记好类别的训练数据基础上判断一个新的观察样本所属的类别。 什么意思 ...
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2019-10-10 10:43:14
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环境7.7.1908 最小化安装 1.安装tigervnc server 2.安装"GNOME Desktop" 3.检查是否支持虚拟化 grep vmx /proc/cpuinfo (INTEL 芯片 ) grep svm /proc/cpuinfo (AMD 芯片 ) cat /proc/cpu ...
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2019-10-07 23:19:59
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遵循统一的机器学习框架理解SVM 一、前言 1. 我的博客不是科普性质的博客，仅记录我的观点和思考过程。欢迎大家指出我思考的盲点，更希望大家能有自己的理解。 2. 本文参考了李宏毅教授讲解SVM的课程和李航大大的统计学习方法。 二、理解 统一的机器学习框架(MLA)： 1.模型(Model) 2.策 ...
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2019-10-03 16:04:44
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