本栏目内容来源于Andrew
NG老师讲解的SVM部分，包括SVM的优化目标、最大判定边界、核函数、SVM使用方法、多分类问题等，Machine
learning课程地址为：https://www.coursera.org/course/ml大家对于支持向量机（SVM）可能会比较熟悉，是个强大且流行...
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2014-05-12 12:42:21
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一、核函数的引入
问题1：
SVM显然是线性分类器，但数据如果根本就线性不可分怎么办？
解决方案1：
数据在原始空间（称为输入空间）线性不可分，但是映射到高维空间（称为特征空间）后很可能就线性可分了。
问题2：
映射到高维空间同时带来一个问题：在高维空间上求解一个带约束的优化问题显然比在低维空间上计算量要大得多，这就是所谓的“维数灾难”。
解决方案2：
于是就引入了“核...
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2014-05-11 04:12:21
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说到线性代数，我相信很多人都和我一样头很大，大学的时候考完就忘，然后感觉没有没有什么实际的作用，但是现在发现这玩意很有有用，所以希望能过慢慢捡起来。 不对之处望大家狠批。权作抛砖引玉。
今天我来看到线性代数的线性 相关和线性无关。先把这个线性相关的定义，线性相关是指我们一个列向量组a1，a2......am，由这个列向量组构成的矩阵A (mXn)。如果我们存在一组不全为0的...
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2014-05-11 02:24:00
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一、概述1、说明
每一款芯片的启动文件都值得去研究，因为它可是你的程序跑的最初一段路，不可以不知道。通过了解启动文件，我们可以体会到处理器的架构、指令集、中断向量安排等内容，是非常值得玩味的。
STM32作为一款高端Cortex-M3系列单片机，有必要了解它的启动文件。打好基础，为以后优化程序，.....
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2014-05-10 05:28:45
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学习统计学习方法也已经有几天了，在这几天的时间里，我主要对分类学习方法进行了初步学习，包括：感知机——>支持向量机，K近邻法，朴素贝叶斯法，决策树，logistic
回归与最大熵模型。 其中k近邻法的实现为kd树，朴素贝叶斯通过极大似然估计实现，决策树包含有生成决策树算法ID3,C4.5，决策...
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2014-05-10 03:06:00
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迷惑很久，终于想通。其实是一种数据的处理方法，可以简化数据。矩阵乘特征向量就是在其方向的投影。这点类似于向量点积既是投影。通过求特征值和向量，把矩阵数据投影在一个正交的空间，而且投影的大小就是特征值。这样就直观体现了数据的基本特征。最大特征值并不是说数据在所有方向的投影的最大值，而仅限于正交空间的某...
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2014-05-10 00:42:13
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我发现，想要了解一个领域的比较快速的方法就是去读本领域近几年的硕士和博士毕业论文(中文的就行)！拉格朗日对偶今天学习了拉格朗日对偶。我们首先考虑下面这个问题：我们记
(这里如果是一个向量的话，那么相应的也是一个向量)，则上述最优化问题可以等价于问题：于是我们现在似乎可以开始求解问题了，最通常的求解过...
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2014-05-09 19:27:28
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XAML定义 XAML是一种相对简单、通用的声明式编程语言，它适合于构建和初始化.NET对象。
XAML仅仅是一种使用.NET
API的方式，把它与HTML、可伸缩向量图形（SVG）或其他特定领域的格式或语言作比较是完全错误的。XAML由一些规则（告诉解析器和编译器如何处
理XML）和一些关键字.....
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2014-05-09 09:35:33
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R读书笔记一：变量，向量，数组，矩阵，数据框，读写文件，控制流1、创建向量和矩阵函数c( ),
length( ), mode( ), rbind( ), cbind( )1）创建向量，求向量长度，向量类型。> x1=c(2,4,6,8,0)>
x2=c(1,3,5,7,9)> length(x1)...
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2014-05-09 07:45:59
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