發(fā)簡信
IP屬地：云南
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IOC實現(xiàn)原理
IOC的基礎(chǔ) 下面我們從IOC/AOP開始，它們是Spring平臺實現(xiàn)的核心部分；雖然，我們一開始大多只是在這個層面上，做一些配置和外部特性的使...
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支持向量機之SMO-------7
上次詳細的介紹了用最小二乘法求解結(jié)構(gòu)風(fēng)險最小化問題的分類支持向量機，并在文章最后給出了求解對偶問題的序列最小優(yōu)化(Sequential Mini...
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支持向量機之最小二乘(LS)-------6
上次了解了核函數(shù)與損失函數(shù)之后，支持向量機的理論已經(jīng)基本完成，今天將談?wù)撘环N數(shù)學(xué)優(yōu)化技術(shù)------最小二乘法（Least Squares, L...
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支持向量機(SVM)之Mercer定理與損失函數(shù)----5
任何時代，大部分人的研究所得都不過是基于前人的研究成果，前人所做的是開創(chuàng)性工作，而這往往是最艱難最有價值的，他們被稱為真正的先驅(qū)。牛頓也曾說過，...
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支持向量機（SVM）--(4)
回憶：在上一篇文章中我們談到為了使支持向量機能夠處理非線性問題，進而引進核函數(shù)，將輸入空間的輸入數(shù)據(jù)集通過一個滿足Mercer核條件的核函數(shù)映射...
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支持向量機（SVM）--3
上次說到支持向量機處理線性可分的情況，這次讓我們一起學(xué)習(xí)一下支持向量機處理非線性的情況，通過引進核函數(shù)將輸入空間映射到高維的希爾伯特空間，進而將...
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支持向量機(SVM) （2）
在上一次的介紹中，我們稍微了解到了關(guān)于support vector machine 的一些入門知識。今天，我們將真正進入支持向量機的算法之中，大...
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初步了解支持向量機(SVM)-1
從今天開始整理一些關(guān)于支持向量機-Support Vector Machine 的相關(guān)知識，大約發(fā)6-8篇的博客，敬請關(guān)注~歡迎推薦~ 好了，由...
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線性回歸與評價指標-2
前言： 機器學(xué)習(xí)可不是一個完全的技術(shù)性的東西，之前和部門老大在outing的時候一直在聊這個問題，機器學(xué)習(xí)絕對不是一個一個孤立的算法堆砌起來的，...