100天搞定机器学习|Day9-12 支持向量机 2023年4月13日 下午10:22 • 机器学习 机器学习100天|Day1数据预处理 100天搞定机器学习|Day2简单线性回归分析 100天搞定机器学习|Day3多元线性回归 100天搞定机器学习|Day4-6 逻辑回归 100天搞定机器学习|Day7 K-NN 100天搞定机器学习|Day8 逻辑回归的数学原理 第九天直观了解SVM是什么以及如何使用它来解决分类问题 支持向量机(support vector machines)是一种二分类模型,基本模型是定义在特征空间上的间隔最大化的线性分类器,通过引入核函数,最终转化为一个凸二次规划问题来求解。支持向量机也可以作为非线性分类器来解决非线性数据集的分类问题。 支持向量机诞生于1963年,理论及应用都非常成熟,对初学者来说是绕不开的一个算法,在机器学习/数据挖掘的面试当中更是经典中的经典,非常能够体现面试者的数学功底以及对机器学习算法理解的程度。 支持向量机内涵诸多数学思想,比如几何思想、抽象思维、转化思想等等,学习SVM是一个非常好的实践数学思想的过程。之前发过一篇SVM数学推导原理的文章:[算法系列]SVM的数学推导原理 各种博客或公众号都有很多类似文章,向大家推荐一个个人看过最靠谱的一篇: 《支持向量机通俗导论(理解SVM的三层境界)》 https://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/7624837 这篇是我觉得最为透彻的,大家看这篇就行。不要仅限于浏览,一定要跟着推导一遍! 本站文章如无特殊说明,均为本站原创,如若转载,请注明出处:100天搞定机器学习|Day9-12 支持向量机 - Python技术站 人工智能机器学习 赞 (0) 0 0 打赏 微信扫一扫 支付宝扫一扫 生成海报 100天搞定机器学习|Day8 逻辑回归的数学原理 上一篇 2023年4月13日 基于 WeDataSphere Prophecis 与 KubeSphere 构建云原生机器学习平台 下一篇 2023年4月13日 相关文章 Keras Window10+anaconda+python3.5.4+ tensorflow1.5+ keras(GPU版本)安装教程 Keras python深度学习的库 conda create -n py3.5.4tf1.5keras2.1.4 python=3.5.4 创建环境 activate py3.5.4tf1.5keras2.1.4 进入环境 按照CPU版本的keras. 我建议大家先按照CPU版本的keras。 因为在windows按照GPU版本的keras比较复杂,初学者… 2023年4月8日 000 GAN生成对抗网络 【深度学习理论】通俗理解生成对抗网络GAN 作者 | 陈诚 来源 | 机器学习算法与自然语言处理 ▌1. 引言 自2014年Ian Goodfellow提出了GAN(Generative Adversarial Network)以来,对GAN的研究可谓如火如荼。各种GAN的变体不断涌现,下图是GAN相关论文的发表情况: 大牛Yann LeCun甚至评价GAN为 “adversarial trainin… 2023年4月5日 000 Caffe 从零开始山寨Caffe·壹:仰望星空与脚踏实地 请以“仰望星空与脚踏实地”作为题目,写一篇不少于800字的文章。除诗歌外,文体不限。 ——2010·北京卷 仰望星空 规范性 Caffe诞生于12年末,如果偏要形容一下这个框架,可以用”须敬如师长”。 这是一份相当规范的代码,这个规范,不应该是BAT规范,那得是Google规范。 很多自称码… 2023年4月8日 000 tensorflow tensorflow中张量的理解 自己通过网上查询的有关张量的解释,稍作整理。 TensorFlow用张量这种数据结构来表示所有的数据.你可以把一个张量想象成一个n维的数组或列表.一个张量有一个静态类型和动态类型的维数.张量可以在图中的节点之间流通. 阶 在TensorFlow系统中,张量的维数来被描述为阶.但是张量的阶和矩阵的阶并不是同一个概念.张量的阶(有时是关于如顺序或度数或者是n… 2023年4月8日 000 源码编译安装pytorch debug版本 根据官网指示安装 pytorch安装指南:https://github.com/pytorch/pytorch conda 安装对应的包: https://anaconda.org/anaconda/ (这个网站可以搜索包的源) 如果按照官网提供的export cmake_path方式不成功,推荐在~/.bashrc中添加cmake的路径 eg:export… PyTorch 2023年4月8日 000 caffe之路-SIGTERM信号捕捉 Caffe在1.0版本仅支持两种信号的处理: 1) SIGHUP 2) SIGINT SIGHUP:caffe接收到此信号后进行snapshot,并不会中断caffe的训练. SIGINT:caffe接收到此信号后进行snapshot,并退出. 参考issue #2012对这个问题的讨论.在PR 2253中对这两种信号做了支持,在Solver中回调信号检查函… Caffe 2023年4月8日 000 目标检测 R-CNN,Fast R-CNN,YOLO等10个目标检测论文笔记 本人初学小白,如内容有误望批评指正。 此博文内容为私人笔记,转载请标明出处。 R-CNN 核心思想:是对每张图片选取多个区域,然后对每个区域样本进行卷积神经网络,来抽取特征,最后使用分类器来对齐分类和一个回归器来得到准确的边框。 模型: 1.输入原图产生感兴趣的区域也可能是含有目标的候选区域(selective search) 2.将候选的区域改变成… 2023年4月8日 000 目标检测 目标检测算法优化技巧 https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/88011833 论文:Bag of Freebies for Training Object Detection Neural Networks论文链接:https://arxiv.org/abs/1902.04103 这篇论文介绍目标检测算法的一些优化技… 2023年4月8日 000