支持向量机是一种非常流行的监督学习的算法 简称SVM 针对线性和非线性的数据 它是利用一种非线性转换，将原始训练数据映射到高维空间上。目前已经在手写数字识别 对象识别 说话人识别 以及基准时间序列预测检验等方面得到了广泛的应用SVM的目标是寻求一个超平面， 关心的是让离超平面最近的点能够具有最大的间...
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2015-10-06 16:36:13
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分类用于预测数据对象的离散类别，预测则用于预断 欺诈检测等的方面。具有代表性的分类的方法 ：决策树方法 贝叶斯分类方法 神经网络方法 支持向量机方法 关联分类的方法 最后 将讨论提高分类和预测期准确率的一般性的策略分类的过程一般是有两个步骤组成的 第一个步骤是模型建立阶段，目的是描述预先定义的数据类...
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2015-10-05 14:15:29
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1、动机2、基于内容的分类器3、python实现一、动机在前面的文章中介绍了基于用户和基于物品的协同过滤推荐方法，其实无论是基于用户还是基于物品，都是通过群体效应来进行推荐，因为衡量相似度的向量都是基于一定群体用户的评分，所以推荐出来的物品都是热门的流行的物品，对于一些冷门物品可能就无法收到亲睐。而...
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2015-10-05 11:34:11
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支持向量机，就是通过最大化支持向量到分类超平面之间的分类间隔。分类超平面就是我们想要得到的决策曲面；支持向量就是离分类超平面最近的点，而间隔即为支持向量到分类超平面的距离。...
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2015-10-02 01:29:21
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同一坐标系下的点旋转变换（如图1所示）和不同坐标系下的点变换（如图2所示），一直困扰着我，它们是两个不同的概念，但形式上有很相似，以二维空间为例做了下推导，加深理解。同一坐标系下的点旋转变换，比较好理解，是在相同的坐标系下做的旋转变换。如图3所示，已知逆时针的旋转角度为θ，我们引入中间变量向量的长度...
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2015-09-30 23:20:58
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平时用的sum应该是默认的axis=0 就是普通的相加，当加入axis=1以后就是将一个矩阵的每一行向量相加。例如：1 >>>import numpy as np3 >>>np.sum([[0,1,2],[2,1,3],axis=1)5 array（[3,6]）1 c = np.array([[0,...
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2015-09-29 22:12:10
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当前数据挖掘技术使用最为广泛的莫过于文本挖掘领域，包括领域本体构建、短文本实体抽取以及代码的语义级构件方法研究。常用的数据挖掘功能包括分类、聚类、预测和关联四大模型。本文针对四大模型之一的分类进行讨论。分类算法包括回归、决策树、支持向量机、贝叶斯等，显然，不少涉及机器学习的知识（随后会写些机器学习专...
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2015-09-29 20:14:57
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预备知识： DCD指令：用于分配一片连续的字存储单元(32bit)，并将表达式的值初始化给该字存储单元，类似于C中定义数组并初始化。比如： DCD 0 的意思是：分配一个字存储单元，并将该单元初始化为0。 分析： 在STM32的启动文件中可以看到有如下代码： EXPORT __Vectors __V...
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2015-09-29 14:42:44
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特征值与特征向量的几何意义： 矩阵的乘法是什么，别只告诉我只是“前一个矩阵的行乘以后一个矩阵的列”，还会一点的可能还会说“前一个矩阵的列数等于后一个矩阵的行数才能相乘”，然而，这里却会和你说——那都...
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2015-09-29 11:38:44
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public class Stackextends VectorStack 类表示后进先出（LIFO）的对象堆栈。它通过五个操作对类 Vector 进行了扩展 ，允许将向量视为堆栈。它提供了通常的 push 和 pop 操作，以及取堆栈顶点的 peek 方法、测试堆栈是否为空的 empty 方法、在...
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2015-09-29 06:33:49
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