CS229 笔记08 Kernel 回顾之前的优化问题 原始问题为： $$ \min_{w,b} \frac{1}{2}||w||^2\\ {\text{s.t.}}y^{(i)}\left(w^{\rm T}x^{(i)}+b\right)\geq1 $$ 原始问题的对偶问题为： $$ \max_ ...
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2017-11-21 22:07:16
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在优化网页性能的技巧当中，对DOM的优化是必不可少的。这其中就涉及到了javascript对DOM的频繁操作。比如响应用户操作的事件。一般情况下，如果是稍微初级一点的前端程序员，在拿到项目的时候，对待添加DOM事件，可能有些不会去考虑到这个性能的优化问题（比如我），这就会导致页面中有大量的冗余的DO ...
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2017-11-20 14:32:50
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PRML中，说到，概率图模型中，有向图的典型代表是贝叶斯网络，无向图模型的典型代表是马尔科夫随机场。 朴素贝叶斯其实是一种简单的贝叶斯网络。 Priors P(Y) and conditionals P(Xi|Y) for Naïve Bayes provide CPTs for the netwo ...
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2017-11-14 11:36:25
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模拟进化计算 （Simulated Evolutionary Computation) 是近二十年来信息科学、人工智能与计算机科学的一大研究领域，由此所派生的求解优化问题的仿生类算法（遗传算法、演化策略、进化程序），由于其鲜明的生物背景、新颖的设计原理、独特的分析方法和成功的应用实践，正日益形成全局 ...
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2017-11-14 11:32:07
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均方误差（Mean Squared Error, MSE）是衡量“平均误差”的一种较方便的方法。可以评价数据的变化程度。均方根误差是均方误差的算术平方根。 最小二乘（LS）问题是这样一类优化问题，目标函数是若干项的平方和，每一项具有形式，具体形式如下：minimize （式1）但是，我们在实际优化问 ...
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2017-11-12 16:33:22
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0 前言 上”最优化“课，老师讲到了无约束优化的拉格朗日乘子法和KKT条件。 这个在SVM的推导中有用到，所以查资料加深一下理解。 1 无约束优化 对于无约束优化问题中，如果一个函数f是凸函数，那么可以直接通过f(x)的梯度等于0来求得全局极小值点。 为了避免陷入局部最优，人们尽可能使用凸函数作为优 ...
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2017-11-10 00:29:15
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转：https://www.cnblogs.com/lomper/p/3831428.html 在工程运用中，经常是多准则和对目标的进行择优设计。解决含多目标和多约束的优化问题称为：多目标优化问题。经常，这些目标之间都是相互冲突的。如投资中的本金最少，收益最好，风险最小~~ 多目标优化问题的一般数学 ...
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2017-11-08 23:28:30
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没有系统学过数学优化，但是机器学习中又常用到这些工具和技巧，机器学习中最常见的优化当属凸优化了，这些可以参考Ng的教学资料：http://cs229.stanford.edu/section/cs229-cvxopt.pdf，从中我们可以大致了解到一些凸优化的概念，比如凸集，凸函数，凸优化问题，线性 ...
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2017-11-06 20:14:49
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1.null和undefined的区别 2.谈谈性能优化问题 3.常见web安全漏洞 4.哪些操作会造成内存泄漏？ 5.浏览器兼容性问题以及列举IE 与其他浏览器不一样的特性？ 6.谈谈你对重构的理解 7.HTTP状态码 8.说说你对MVC和MVVM的理解以及vue和angular区别 9.说说你对 ...
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2017-11-04 22:31:05
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转载知乎大神的回答：Robin Shen 参考：https://www.zhihu.com/question/20343349 ...
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2017-11-04 20:51:27
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